GA-BP模型在煤质分析中的仿真研究

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煤质的元素成分是锅炉热效率计算中必须的原始数据,电厂一般很难自行测定。利用BP神经网络优良的非线性逼近能力,建立较易获得的煤质工业分析数据至元素分析数据的转换模型,并结合遗传算法全局寻优的特点优化BP神经网络的参数,通过算法比较和实例结果分析,表明该模型可以有效、可靠地运用于煤质元素分析的软测量中,并可方便地应用于其他方面。
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