基于PCA-BP神经网络的锅炉煤质的软测量

• 作者: 周自强 谭浩艺 陈绍炳
• 来源期刊: 能源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 煤质 挥发分 低位热值 软测量 主元分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 9-11
• 页数: 3页
• 分类号: TK229.6
• 语种: 中文

摘要

采用主元分析法(PCA)与BP神经网络相结合的方法,为电站锅炉入炉煤质中的挥发分和低位热值建立了软测量模型.应用主元分析法对与入炉煤质相关的运行参数进行降维处理,再将处理过后的综合变量作为BP神经网络的输入变量,方便和简化了过程数据的处理,亦使得煤质预测的精度得到了有效提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈绍炳		16	197	6.0	14.0
2	谭浩艺		3	4	1.0	2.0
3	周自强		3	4	1.0	2.0