【摘 要】
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基于某660 MW燃煤锅炉运行时的热态实验数据,应用BP神经网络方法和支持向量机回归的方法对该燃煤电站锅炉NOx排放特性分别进行建模,针对BP神经网络存在的问题,采用动量法对其
【机 构】
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华电电力科学研究院,浙江杭州,310030;南昌大学热能与动力工程研究所,江西南昌,330031
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基于某660 MW燃煤锅炉运行时的热态实验数据,应用BP神经网络方法和支持向量机回归的方法对该燃煤电站锅炉NOx排放特性分别进行建模,针对BP神经网络存在的问题,采用动量法对其进行改进,而对SVM预测模型进行了核函数及相应参数c和g进行了选优.两种模型仿真结果的平均相对误差为2.75％和1.37％,证明模型的准确性和泛化能力比较好.引入神经网络模型评价指标,对这两种模型的仿真和预测结果进行对比分析,结果表明采用支持向量机方法建立的NOx排放模型比BP神经网络模型收敛速度快,准确度高,性能更优.
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