基于支持向量机和BP神经网络的燃煤锅炉NO_x排放预测

发布时间：2017-09-08 07:45

  本文关键词：基于支持向量机和BP神经网络的燃煤锅炉NO_x排放预测

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【摘要】：基于某660 MW燃煤锅炉运行时的热态实验数据,应用BP神经网络方法和支持向量机回归的方法对该燃煤电站锅炉NO_x排放特性分别进行建模,针对BP神经网络存在的问题,采用动量法对其进行改进,而对SVM预测模型进行了核函数及相应参数c和g进行了选优。两种模型仿真结果的平均相对误差为2.75%和1.37%,证明模型的准确性和泛化能力比较好。引入神经网络模型评价指标,对这两种模型的仿真和预测结果进行对比分析,结果表明采用支持向量机方法建立的NO_x排放模型比BP神经网络模型收敛速度快,准确度高,性能更优。
【作者单位】： 华电电力科学研究院;南昌大学热能与动力工程研究所;
【关键词】： 锅炉 NO_x排放 BP神经网络 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金燃煤电站锅炉经济运行与污染排放多目标优化研究(61262048)
【分类号】：TM621;X773
【正文快照】： 引言随着经济的快速发展,火电厂的燃煤消耗量逐年增加,伴随而来的是氮氧化物的排放量也越来越多,由它而引发造成的酸雨和光化学烟雾等污染物对环境危害巨大[1],因此,我国对控制氮氧化物的排放问题也是更加重视,要求的排放指标愈发严格。燃煤电站为达到国标要求的氮氧化物排放

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