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混煤掺烧锅炉氮氧化物排放量预测分析
文献摘要：
以某600 MW旋流燃烧器锅炉燃烧优化调整时集散控制系统(DCS)数据选取特性参数作为输入变量,训练神经网络预测该燃煤锅炉氮氧化物排放量.使用单隐含层BP神经网络、双隐含层BP神经网络、遗传算法优化神经网络、广义回归(GRNN)神经网络作为预测网络模型,分析预测误差.对比各模型均方根误差(RMSE)与平均绝对百分比误差(MAPE),GRNN神经网络预测精度最高,可用于对该机组进行氮氧化物排放量预测.
文献关键词：
混煤;神经网络;氮氧化物排放量预测
中图分类号：
作者姓名：
王远鑫
作者机构：
中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院,安徽合肥230000
文献出处：
引用格式：
[1]王远鑫-.混煤掺烧锅炉氮氧化物排放量预测分析)[J].节能,2022(08):22-26
A类：
氮氧化物排放量预测
B类：
混煤掺烧,烧锅,预测分析,MW,旋流燃烧器,锅炉燃烧,燃烧优化调整,集散控制系统,DCS,特性参数,神经网络预测,燃煤锅炉,双隐含层,遗传算法优化神经网络,广义回归,GRNN,预测网络,分析预测,预测误差,RMSE,平均绝对百分比误差,MAPE,该机
AB值：
0.292334
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