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基于深度神经网络技术支持下锅炉热效率及NOx浓度预测探究
Investigation on Predicting Boiler Thermal Efficiency and NOx Concentration with the Support of Deep Neural Network Technology
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摘要
本文以超超临界机组的锅炉为基础,建立双隐含层BP神经网络模型,对锅炉热效率及其NOx排放浓度两项指标进行预测。经MATLAB仿真和同类预测模型对比,研究过程中建立的目标模型达到了良好的预测效果,其性能优于传统的BP神经网络。
作者
袁福宏
机构地区
国能神皖合肥发电有限责任公司
出处
《电力设备管理》
2023年第6期127-129,共3页
Electric Power Equipment Management
关键词
深度神经网络
锅炉热效率
NOx浓度预测
分类号
TK2 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
引文网络
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电力设备管理
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