电站燃煤锅炉燃烧预示 BP 网络的实现

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介绍了误差逆传播人工神经网络的模型及其在锅炉燃烧特性预示中的应用,并分析了人工神经网络与传统统计方法相比具有的优越性。结果表明人工神经网络有很强的灵活性和适应性。 The model of error inverse propagation artificial neural network and its application in predicting the combustion characteristics of boilers are introduced. The advantages of artificial neural networks in comparison with traditional statistical methods are also analyzed. The results show that artificial neural network has strong flexibility and adaptability.
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