%0 Journal Article
%T 改进bp神经网络在低氮燃烧优化中的应用
%A 陆军
%A 张广才
%A 徐党旗
%A 周平
%A 周飞
%J 热力发电
%P 106-111
%D 2015
%X 基于燃煤锅炉低氮燃烧优化试验数据,建立了预测nox排放浓度和锅炉效率的改进bp神经网络模型,通过样本学习,该网络可以精确描述锅炉运行参数与nox排放浓度和锅炉效率之间的非线性映射关系。仿真结果表明,网络的nox排放浓度和锅炉效率预测值的相对误差分别小于3.92%和7.6%,能够描述nox排放浓度和锅炉效率随sofa风门开度和运行氧量变化的规律,而且预测精度高、泛化能力强,可为燃煤锅炉低氮燃烧优化提供指导。
%K 燃煤锅炉
%K 低氮燃烧
%K bp神经网络
%K 燃烧优化
%K nox排放浓度
%K 锅炉效率
%U http://rlfd.paperopen.com//oa/darticle.aspx?type=view&id=201504021