中国科技纵横
中國科技縱橫
중국과기종횡
CHINA SCIENCE & TECHNOLOGY PANORAMA MAGAZINE
2012年
13期
38
,共1页
煤质特性%煤耗%BP神经网络%MIV算法
煤質特性%煤耗%BP神經網絡%MIV算法
매질특성%매모%BP신경망락%MIV산법
随着电力工业快速增长,煤的消耗量增加,燃煤机组发电成本增大,配煤逐步成为燃煤电厂锅炉的一种常态.由于煤质的波动,配煤的依据除了热值外,哪些煤质的特性对煤耗的影响较大是一个在不确定的条件下的优化问题.传统的线性规划问题很难解决,而BP神经网络这一非线性优化工具已经成功地应用于混煤煤质特性的预测模型. BP神经网络能够映射任意复杂的非线性关系,具有自学习、自组织和自适应等特征.本文提出了MIV算法和BP神经网络算法,对混煤的哪些煤质特性影响煤耗较大做了预测
隨著電力工業快速增長,煤的消耗量增加,燃煤機組髮電成本增大,配煤逐步成為燃煤電廠鍋爐的一種常態.由于煤質的波動,配煤的依據除瞭熱值外,哪些煤質的特性對煤耗的影響較大是一箇在不確定的條件下的優化問題.傳統的線性規劃問題很難解決,而BP神經網絡這一非線性優化工具已經成功地應用于混煤煤質特性的預測模型. BP神經網絡能夠映射任意複雜的非線性關繫,具有自學習、自組織和自適應等特徵.本文提齣瞭MIV算法和BP神經網絡算法,對混煤的哪些煤質特性影響煤耗較大做瞭預測
수착전력공업쾌속증장,매적소모량증가,연매궤조발전성본증대,배매축보성위연매전엄과로적일충상태.유우매질적파동,배매적의거제료열치외,나사매질적특성대매모적영향교대시일개재불학정적조건하적우화문제.전통적선성규화문제흔난해결,이BP신경망락저일비선성우화공구이경성공지응용우혼매매질특성적예측모형. BP신경망락능구영사임의복잡적비선성관계,구유자학습、자조직화자괄응등특정.본문제출료MIV산법화BP신경망락산법,대혼매적나사매질특성영향매모교대주료예측
