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更新時(shí)間：2025.06.08
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電站燃煤鍋爐結(jié)渣預(yù)測方法評價(jià)

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文章以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)預(yù)測煤灰結(jié)渣情況為手段，通過研究煤灰成分與結(jié)渣情況之間的關(guān)系來揭示煤的結(jié)渣情況，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)把兩個(gè)模型得到的結(jié)果進(jìn)行對比和分析，并通過改變隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)對收集的現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對產(chǎn)生的誤差進(jìn)行了分析。最終可以通過兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷結(jié)果來調(diào)節(jié)鍋爐的運(yùn)行狀態(tài)，減輕鍋爐結(jié)渣，延長鍋爐正常運(yùn)行時(shí)間。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電站燃煤鍋爐結(jié)渣預(yù)測方法評價(jià)

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文章以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)預(yù)測煤灰結(jié)渣情況為手段，通過研究煤灰成分與結(jié)渣情況之間的關(guān)系來揭示煤的結(jié)渣情況，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)把兩個(gè)模型得到的結(jié)果進(jìn)行對比和分析，并通過改變隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)對收集的現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對產(chǎn)生的誤差進(jìn)行了分析。最終可以通過兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷結(jié)果來調(diào)節(jié)鍋爐的運(yùn)行狀態(tài)，減輕鍋爐結(jié)渣，延長鍋爐正常運(yùn)行時(shí)間。

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