基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘法用于火电厂烟气光谱定量分析

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fr20899

【摘要】

：

针对火电厂烟气光谱数据的非线性特性,采用了基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘定量分析方法。该方法进行偏最小二乘(PLS)回归后,将自变量和因变量的隐变量作为神经网

【作者】

：

曹晖李耀江周延王燕霞

【机构】

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西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学能源与动力工程学院

【出处】

：

光谱学与光谱分析

【发表日期】

：

2014年11期

【关键词】

：

火电厂烟气光谱定量分析偏最小二乘神经网络内部模型

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针对火电厂烟气光谱数据的非线性特性,采用了基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘定量分析方法。该方法进行偏最小二乘(PLS)回归后,将自变量和因变量的隐变量作为神经网络的输入和输出进行训练,即可得到非线性内部模型。将PLS、基于向后传递神经网络内部模型的非线性PLS(BP-NPLS)、基于径向基函数神经网络内部模型的非线性PLS(RBF-NPLS)和基于自适应模糊推理系统内部模型的非线性PLS(ANFIS-NPLS)对火电厂烟气多组分进行测定后比较,BP-NPLS、RBF-NPLS和ANFIS-NPLS较

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