广义回归神经网络对脱硫效率的预测

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脱硫效率的预测对脱硫系统的运行与控制有着重要的指导意义。以国内某660MW机组为例,考虑影响石灰石/石膏湿法烟气脱硫效率的各主要因素,并使用广义回归神经网络(GRNN)建立了脱硫效率预测模型。该模型采用电厂实际运行数据为训练样本,然后另选10组数据用来仿真预测和验证。预测结果表明建立的烟气脱硫效率预测模型的精度要高于传统BP模型,精度达到了99.6%,对实际脱硫系统的安全运行有一定的指导意义。
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