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针对现有接触式监测系统所存在的堵塞、磨损、维护费用高等缺点,应用人工神经网络的非线性动力学特性和自我学习推导能力,建立了大型电站锅炉污染物（NOx、SO2）排放的神经网络预测模型。现场试验结果表明,该模型有较好的预测效果,NOx和SO2的平均相对误差分别为4.8813%和6.1365%。
基于神经网络的大型燃煤电厂SO2和NOx的污染物预测模型
【摘 要】
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针对现有接触式监测系统所存在的堵塞、磨损、维护费用高等缺点,应用人工神经网络的非线性动力学特性和自我学习推导能力,建立了大型电站锅炉污染物（NOx、SO2）排放的神经网络预
【机 构】
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浙江大学能源工程设计研究院,国电东胜热电厂,浙江物化天宝能源环保有限公司,浙江大学能源清洁利用国家重点实验室
【出 处】
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热力发电
【发表日期】
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2008年10期
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