基于径向基神经网络的SCR烟气脱硝系统入口NOx浓度预测方法

本项目拟采用 RBF神经网络和 SVM神经网络相结合的方式,构建 SCR烟气脱硫过程中烟气 NOx浓度的在线预报模型,并将其与 SVM、 BP神经网络和 RBF神经网络相结合,构建 SCR烟气脱硫过程中烟气 NOx浓度的在线预报模型。研究发现, RNN的预报准确率和推广性能优于 RNN,可用于 SCR烟气脱硝系统入口 NOx浓度的准确预测,为机组运行控制和机组安全经济运行提供决策依据。