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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和SVM的電廠粉塵濃度在線監(jiān)測

      2018-02-07 | rar | 1.72 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　長久以來，燃煤電廠都是環(huán)保監(jiān)察的重點單位，這要求電廠要更加嚴格的控制各種污染物的排放量。國家針對電廠的各項排放物都制定了嚴格的指標。雖然可以通過運行狀況大致控制排放濃度，但不能及時確定是否超標，所以實現(xiàn)在線監(jiān)測非常有必要。粉塵，眾所周知，既污染環(huán)境，易導致霧霾、浮塵和酸雨等惡劣天氣；又危害人體健康，引發(fā)呼吸道疾病，甚至致癌。因此本文以粉塵排放濃度為例，探索建立污染物排放在線檢測模型。

      　　目前，多數(shù)電廠采用的是離線取樣的過濾稱重法。國內外也有一些在線測量方法，如電容法、口射線法、光散射法，還有各類粉塵濃度傳感器。但受檢測原理、儀器校準和操作規(guī)范等條件的限制，測量會有較大誤差。因此軟測量技術被引入，來彌補儀表等硬件的不足。軟測量就是利用數(shù)學的映射思想，利用人工智能建立各種模型，模擬出己知數(shù)據(jù)與期望數(shù)據(jù)間的映射關系引。常用的建模方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、模糊數(shù)學和自適應模擬等。本文選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機（SVM）法進行建模，并用某600 MW機組的實際運行數(shù)據(jù)進行模擬驗證。

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