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[其他资源] 基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型

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  • TA的每日心情

    2021-3-28 15:16
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    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2021-1-5 15:37 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型
    + `8 W: G* ?) ?) M0 X+ ?0 s. X9 A

    . t9 J, b! c3 z2 z9 H5 L      锅炉协同控制是提高其灵活运行下蒸汽温度平稳的有效手段。以某660 MW 燃煤锅炉为研究对象,利用其历史运行数据,建立基于长短时记忆(LSTM)神经网络的主蒸汽温度、再热蒸汽温度、炉膛出口NOx 质量浓度、炉膛出口CO 质量浓度协同预测模型。模型预测结果表明,该协同预测模型4 个输出的相关系数均大于0.94,模型综合预测效果良好,且有较好的泛化能力。为锅炉蒸汽温度、NOx、炉效协同优化控制提供了依据。% n$ v- k4 }+ ]* W% F  P8 w/ v
    * L  h: g4 A. ~" N8 f. Z% W
    [关键词]燃煤锅炉;LSTM 神经网络;蒸汽温度;NOx/CO 质量浓度;多参数协同;预测模型
    : s% s9 e  I- z

    基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型_金志远.pdf

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    zan
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