原文服务方: 热力发电       
摘要:
针对现有接触式监测系统所存在的堵塞、磨损、维护费用高等缺点,应用人工神经网络的非线性动力学特性和自我学习推导能力,建立了大型电站锅炉污染物(NOx、SO2)排放的神经网络预测模型.现场试验结果表明,该模型有较好的预测效果,NOx和SO2的平均相对误差分别为4.881 3%和6.136 5%.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于神经网络的大型燃煤电厂SO2和NOx的污染物预测模型
来源期刊 热力发电 学科
关键词 燃煤电厂 锅炉 污染物排放 SO2 NOx 神经网络 预测
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 基础研究
研究方向 页码范围 9-13
页数 5页 分类号 X511
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3364.2008.10.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄群星 浙江大学能源清洁利用国家重点实验室 57 376 10.0 16.0
2 张砺彦 浙江大学能源工程设计研究院 6 70 5.0 6.0
3 张月辉 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
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锅炉
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SO2
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神经网络
预测
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期刊影响力
热力发电
月刊
1002-3364
61-1111/TM
大16开
西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场A座
1972-01-01
中文
出版文献量(篇)
6331
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39999
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