原文服务方: 热力发电       
摘要:
本文提出了一种基于互信息变量选择的具有外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络,建立了选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统的动态模型.通过互信息分析SCR烟气脱硝系统相关的影响因素,采用粒子群算法进行系统输入变量选择,并确定输入参数的时延.然后将筛选出的输入变量应用于NARX神经网络,建立了SCR烟气脱硝系统动态模型.将某燃煤机组SCR烟气脱硝系统的实际运行数据输入该模型,验证了所建模型具有很好的预测精度和泛化能力.
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文献信息
篇名 基于互信息变量选择的SCR烟气脱硝系统非线性自回归神经网络建模
来源期刊 热力发电 学科
关键词 燃煤机组 SCR脱硝系统 互信息 变量选择 动态模型 NARX神经网络 粒子群算法
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 智能控制技术
研究方向 页码范围 22-26
页数 5页 分类号 TN081
字数 语种 中文
DOI 10.19666/j.rlfd.201801010
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 赵文杰 华北电力大学控制与计算机工程学院 47 499 13.0 20.0
2 张楷 华北电力大学控制与计算机工程学院 1 15 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
燃煤机组
SCR脱硝系统
互信息
变量选择
动态模型
NARX神经网络
粒子群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热力发电
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1002-3364
61-1111/TM
大16开
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1972-01-01
中文
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