【摘 要】
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针对湿法脱硫装置运行参数多且相互高度耦合,脱硫效率定量描述困难的问题,以及传统BP网络存在的问题,提出一种基于自适应优化多层GA-BP的脱硫效率预测模型.将基于主成分分析后的降维数据作为输入变量,采用双层基因优化BP网络结构,并引入自适应变异和交叉概率,对BP网络初始权值、阈值进行改进,利用优化后的网络对脱硫效率进行预测.该模型已成功应用于大唐三门峡1000 MW机组脱硫装置,结果表明:实际脱硫效率平均绝对误差小于0.5％,较传统BP算法与GA-BP算法分别降低25.82％和16.10％,具有更高的预测精
【机 构】
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南京工程学院电力工程学院,南京211167;南京工程学院环境工程学院,南京211167
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针对湿法脱硫装置运行参数多且相互高度耦合,脱硫效率定量描述困难的问题,以及传统BP网络存在的问题,提出一种基于自适应优化多层GA-BP的脱硫效率预测模型.将基于主成分分析后的降维数据作为输入变量,采用双层基因优化BP网络结构,并引入自适应变异和交叉概率,对BP网络初始权值、阈值进行改进,利用优化后的网络对脱硫效率进行预测.该模型已成功应用于大唐三门峡1000 MW机组脱硫装置,结果表明:实际脱硫效率平均绝对误差小于0.5％,较传统BP算法与GA-BP算法分别降低25.82％和16.10％,具有更高的预测精度.
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