最小资源分配网络及其在电站锅炉中的应用

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燃煤电站锅炉内NOx的生成规律非常复杂,与锅炉的燃煤、送风方式、燃烧器等许多运行参数和结构有关.人工神经网络具有联想、记忆、自适应、自学习、适于处理非线性问题等优点.该文采用基于RBF网络的最小资源分配网络(MRAN)对某电站锅炉NOx的生成规律和效率进行建模,该模型不仅能自动调节隐节点数、学习速度快、学习精度高、适于在线运行,而且具有能同时预测NOx排放和锅炉效率等优点.该模型对电站锅炉的运行具有指导意义和参考价值.
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