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基于某炼焦化工公司烟气脱硫脱硝一体化装置历史运行数据,研究针对此过程的一种静态建模方法:依据工艺原理及相应数据预处理方法构建数据集;通过K-均值聚类算法实现对过程工况的划分与样本集的约简;利用神经网络对脱硫与脱硝过程的每一工况分别进行静态建模,仿真结果表明了此方法及相应神经网络模型的有效性。
焦化烟气脱硫脱硝一体化过程建模研究
【摘 要】
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基于某炼焦化工公司烟气脱硫脱硝一体化装置历史运行数据,研究针对此过程的一种静态建模方法:依据工艺原理及相应数据预处理方法构建数据集;通过K-均值聚类算法实现对过程工
【机 构】
：
中国科学院自动化研究所综合信息系统研究中心;
【发表日期】
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2004年期
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