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循环流化床锅炉燃烧系统的神经网络模型研究
被引量：
6
1
作者
李国强
齐晓宾
+1 位作者
陈彬
张露
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期440-446,共7页
为了准确预测热电厂锅炉的NO_x排放质量浓度,以某热电厂300 MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,利用并联型快速学习网进行建模。首先以经典的回归数据集测试并联型快速学习网的有效性,将结果与其他神经网络的结果相比较,证明其具有更好...
为了准确预测热电厂锅炉的NO_x排放质量浓度,以某热电厂300 MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,利用并联型快速学习网进行建模。首先以经典的回归数据集测试并联型快速学习网的有效性,将结果与其他神经网络的结果相比较,证明其具有更好的学习能力和稳定性。再以热电厂现场采集的样本数据作为模型的输入输出数据,将该模型的预测结果与极限学习机、快速学习网、核极限学习机和增量型极限学习机的预测结果进行比较。结果表明:并联型快速学习网具有良好的预测精度和泛化能力,能够更准确有效地预测热电厂锅炉的NO_x排放质量浓度。
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关键词
NOx排放质量浓度
循环流化床锅炉
并联型快速学习网
极限
学习
机
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职称材料
题名
循环流化床锅炉燃烧系统的神经网络模型研究
被引量：
6
1
作者
李国强
齐晓宾
陈彬
张露
机构
燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期440-446,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61403331
61573306)
河北省自然科学基金资助项目(F2016203427)
文摘
为了准确预测热电厂锅炉的NO_x排放质量浓度,以某热电厂300 MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,利用并联型快速学习网进行建模。首先以经典的回归数据集测试并联型快速学习网的有效性,将结果与其他神经网络的结果相比较,证明其具有更好的学习能力和稳定性。再以热电厂现场采集的样本数据作为模型的输入输出数据,将该模型的预测结果与极限学习机、快速学习网、核极限学习机和增量型极限学习机的预测结果进行比较。结果表明:并联型快速学习网具有良好的预测精度和泛化能力,能够更准确有效地预测热电厂锅炉的NO_x排放质量浓度。
关键词
NOx排放质量浓度
循环流化床锅炉
并联型快速学习网
极限
学习
机
Keywords
NOx emission concentration
circulating fluidized bed boiler
fast learning network with parallel layer perceptron
extreme learning machine
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
循环流化床锅炉燃烧系统的神经网络模型研究
李国强
齐晓宾
陈彬
张露
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
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