论文部分内容阅读
介绍了RBF神经网络的结构和特点,进而讨论了遗传算法与RBF神经网络相结合的方法。以某300MW电站锅炉燃烧调整试验数据为基础,利用RBF神经网络对锅炉效率与NOx排放混合建模,并用遗传算法优化RBF神经网络的性能,使其预测精度大幅提高。同时RBF神经网络具有收敛速度快的独特优点。因此,优化后的RBF神经网络模型为下一步的锅炉运行参数优化和燃烧优化系统的建立奠定基础。