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原文服务方: 热力发电       
摘要:
以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型.通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6%降至3.4%,NOx排放浓度平均预测误差由0.1%降至0.04%,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统.
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内容分析
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文献信息
篇名 采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NOx排放浓度
来源期刊 热力发电 学科
关键词 锅炉 燃烧系统 BP神经网络 遗传算法 GA-BP神经网络 锅炉效率 NOx排放浓度
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 热能科学研究
研究方向 页码范围 65-69
页数 5页 分类号 TK229.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3364.2013.04.065
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何勇超 4 16 2.0 4.0
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