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径向基函数神经网络在烟气含氧量测量中的应用

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针对目前火力发电厂烟气含氧量测量仪使用过程中存在的一些问题,提出一种基于径向基函数神经网络的烟气含氧量软测量模型.验证结果表明:该软测量模型具有较高的精度和动态响应速度,并且预测值和实测值非常相吻合.与BP神经网络相比,在收敛速度和预测精度方面,径向基函数神经网络要优于BP神经网络.
Application of oxygen content based on RBF neural network
In order to solve some problems about the use of oxygen content measuring instrument in fossil-fuel power station,a soft sensing model based on radial basis function neural network is proposed.The results show that the soft-sensing model has high precision and dynamic response speed,and the predicted values are in good agreement with the measured values.Compared with BP neural network,radial basis function neural network is superior to BP neural network in terms ofconvergence speed and prediction accuracy.

radial basis function neural networkprediction accuracydynamic response speedoxygen content

刘顺福

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中国石油集团电能有限公司热电一公司,黑龙江 大庆 163314

径向基函数神经网络 预测精度 动态响应速度 烟气含氧量

2024

黑龙江电力
黑龙江省电机工程学会 黑龙江省电力科学研究院

黑龙江电力

影响因子:0.359
ISSN:1002-1663
年,卷(期):2024.46(4)
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