本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃煤鍋爐NO_x排放預測

  更多相關(guān)文章： 鍋爐 NO_x排放 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機

【摘要】：基于某660 MW燃煤鍋爐運行時的熱態(tài)實驗數(shù)據(jù),應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和支持向量機回歸的方法對該燃煤電站鍋爐NO_x排放特性分別進行建模,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的問題,采用動量法對其進行改進,而對SVM預測模型進行了核函數(shù)及相應(yīng)參數(shù)c和g進行了選優(yōu)。兩種模型仿真結(jié)果的平均相對誤差為2.75%和1.37%,證明模型的準確性和泛化能力比較好。引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評價指標,對這兩種模型的仿真和預測結(jié)果進行對比分析,結(jié)果表明采用支持向量機方法建立的NO_x排放模型比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度快,準確度高,性能更優(yōu)。
【作者單位】： 華電電力科學研究院;南昌大學熱能與動力工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 鍋爐 NO_x排放 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金燃煤電站鍋爐經(jīng)濟運行與污染排放多目標優(yōu)化研究(61262048)
【分類號】：TM621;X773
【正文快照】： 引言隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,火電廠的燃煤消耗量逐年增加,伴隨而來的是氮氧化物的排放量也越來越多,由它而引發(fā)造成的酸雨和光化學煙霧等污染物對環(huán)境危害巨大[1],因此,我國對控制氮氧化物的排放問題也是更加重視,要求的排放指標愈發(fā)嚴格。燃煤電站為達到國標要求的氮氧化物排放

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