免疫机理遗传算法改进RBF模型及其在CFB启动过程中的应用研究

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本文对免疫机理遗传算法改进RBF模型及其在流化床锅炉启动过程的预测应用进行了研究。文章首先以径向基神经网络的三种基本方法,通过Hermit多项式逼近算例和煤的低位发热量的预测试验,得出K-means聚类算法较其他两种算法在精确度、时效性方面的优势。然后提出用免疫机理遗传算法对K-means聚类中的聚类中心进行选择,预测流化床锅炉启动过程中的温度变化以及NO<,x>、SO<,2>、O<,2>等气体排放变化情况。该方法一方面进一步保证了预测结果的可靠性和精确度,另一方面则提高了神经网络的非线性搜索能力,很好地解决了径向基神经网络容易陷入局部误差的局限性。本文从理论和试验模拟两方面得出了免疫机理遗传算法改进径向基函数网络模型预测燃煤流化床锅炉启动过程特性的可行性、可靠性、精确性,为模拟结果的推广应用奠定了基础。
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