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      如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)電站鍋爐燃燒效率建模的方法詳細說明

      2020-06-01 | pdf | 2.26 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對電站鍋爐燃燒效率經(jīng)典建模方法精度較低的問題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的新型建模方法。通過分析影響鍋爐燃燒效率的各項因素，建立了以鍋爐負荷、一二次風配風方式、煙氣含氧量等參數(shù)為輸入，鍋爐燃燒效率為輸出的建模數(shù)據(jù)集。由于CNN的核心特征是通過卷積運算從樣本數(shù)據(jù)的空間關聯(lián)中進行特征提取，所以為了加強輸入樣本數(shù)據(jù)的空間特征，利用主成分分析法（PCA）對數(shù)據(jù)進行重構。在此基礎上，采用LeNet-5結構的CNN構建鍋爐燃燒效率模型。仿真結果表明，經(jīng)過PCA重構的鍋爐燃燒效率CNN模型的檢驗集相對誤差最小，相比經(jīng)典模型減小了19.58%，該方法為鍋爐燃燒效率的優(yōu)化提供了新的思路。

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