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基于遗传神经网络的电站锅炉飞灰含碳量预测

Forecasting the unburned carbon of the fly ash from utility boilers based on genetic-neural network
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摘要 针对锅炉飞灰含碳量影响因素复杂,实时测量难度大,精度低,提出了一种基于遗传神经网络的预测方法,并用于某电厂,结果表明,该方法是有效的。 In order to solve the real-time calculation of the unbumed carbon of the fly ash from utility boilers and low accuracy, a new method is developed based on Genetic-Neural network in this paper. The result of typical calculation examples in one of the utility boilers showed that the present method was effective.
作者 苑琪
出处 《仪器仪表用户》 2005年第5期69-70,共2页 Instrumentation
关键词 锅炉 飞灰含碳量 遗传算法 神经网络 Utility boiler, Unburned carbon content, GA, Neural Network
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