670t／h煤粉炉飞灰含碳量的神经网络预测建模

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摘要：对煤粉炉中影响飞灰含碳量的主要因素进行分析,并根据正交实验原理,对某台670 t/h的燃煤锅炉飞灰含碳特性进行多工况热态实验,采用基于LM (Levenberg-Marquardt)算法的BP神经网络建立了锅炉飞灰含碳量的神经网络预测模型,实验验证结果表明该算法不仅收敛速度快,而且模型能根据各种操作参数准确地预报锅炉在不同工况下飞灰含碳量.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94652X/200506/20354854.html

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关键词：神经网络 神经网 marquardt BP神经网络 cqvip 锅炉 飞灰含碳量 神经网络 LM算法 优化