對(duì)燒結(jié)煙氣NO_x生成量進(jìn)行預(yù)測(cè),能為燒結(jié)NO_x源頭和過(guò)程減排提供有效指導(dǎo)。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)燒結(jié)煙氣NO_x進(jìn)行了預(yù)測(cè),在此基礎(chǔ)上結(jié)合BP模型自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)和RBF模型快速收斂的特性,采用優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、設(shè)立連接層的方法,構(gòu)建RBF-BP混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了NO_x預(yù)測(cè)研究,并對(duì)3種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。研究表明,3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,RBF-BP混合模型的均方根誤差為11.37 mg/m³,平均絕對(duì)誤差為7.14 mg/m³,最大絕對(duì)誤差為35.47 mg/m³,最小絕對(duì)誤差為0.008 3 mg/m³,各評(píng)價(jià)指標(biāo)均為3種模型中最優(yōu),混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性更好,結(jié)果擬合程度更高且收斂速度最快。采用混合模型預(yù)測(cè)NO_x能有效消除煙氣NO_x生成量反饋延遲。 

【文章來(lái)源】：鋼鐵研究學(xué)報(bào). 2020,32(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

同時(shí),為避免不同量級(jí)數(shù)據(jù)相互影響,模型訓(xùn)練時(shí)的輸入和輸出數(shù)據(jù)均需要進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)據(jù)映射到[-1,1]區(qū)間上。而在模型訓(xùn)練完畢,輸出預(yù)測(cè)結(jié)果時(shí),只需要將輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行反歸一化,映射回原取值區(qū)間內(nèi)。設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中輸入值最大值和最小值為Xmax和Xmin,輸出值最大值和最小值為Ymax和Ymin,則輸入和輸出數(shù)據(jù)歸一化處理可用式(15)和式(16)計(jì)算,輸出數(shù)據(jù)的反歸一化處理可用式(17)計(jì)算。X nor = X-X max X max -X min ?????? ??? (15)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]鐵礦燒結(jié)煙氣減量排放基礎(chǔ)理論與工藝研究[D]. 潘建.中南大學(xué) 2007

碩士論文
[1]燒結(jié)主要工藝參數(shù)對(duì)煙氣中NOx排放的影響研究[D]. 蘇玉棟.上海交通大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3291207