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670t／h煤粉炉飞灰含碳量的神经网络预测建模

来源 :电站系统工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huangweiririri

【摘 要】

：

对煤粉炉中影响飞灰含碳量的主要因素进行分析,并根据正交实验原理,对某台670 t/h的燃煤锅炉飞灰含碳特性进行多工况热态实验,采用基于LM (Levenberg-Marquardt)算法的BP神经

【作 者】

：

陈彪 丁艳军 吴占松 

【机 构】

：

清华大学

【出 处】

：

电站系统工程

【发表日期】

：

2005年6期

【关键词】

：

锅炉 飞灰含碳量 神经网络 LM算法 优化 utility boiler  carbon content in fly ash  neural network 

【基金项目】

：

中国科学院资助项目

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对煤粉炉中影响飞灰含碳量的主要因素进行分析,并根据正交实验原理,对某台670 t/h的燃煤锅炉飞灰含碳特性进行多工况热态实验,采用基于LM (Levenberg-Marquardt)算法的BP神经网络建立了锅炉飞灰含碳量的神经网络预测模型,实验验证结果表明该算法不仅收敛速度快,而且模型能根据各种操作参数准确地预报锅炉在不同工况下飞灰含碳量.

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