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随着计算机技术的发展,通过系统建模在锅炉温度测量系统中的应用已十分广泛。人工神经网络具有良好的并行性、鲁棒性、非线性逼近能力、自适应性和容错能力,应用在锅炉温度测量系统中使锅炉温度测量的结果的精确性得以极大的提高。论文主要介绍了众多模型中的两种模型:BP神经网络模型及RBF神经网络模型,并分析了这两种模型的原理,建立了数学模型,在锅炉温度测量方面具有较好的应用前景。