文献类型：期刊文章

作　　者：湛腾西[1] 郭观七[1]

机构地区：[1]湖南理工学院信息与通信工程学院,岳阳414006

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(60975049)资助项目

年　　份：2010

卷　　号：31

期　　号：8

起止页码：1826-1833

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20104113283335)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对电厂烟气含氧量难以进行有效预测的问题,提出一种烟气含氧量的智能混合预测方法。首先采用RBF神经网络、主元分析方法对输入变量进行降维处理;其次利用上述分析结果运用案例推理方法进行烟气含氧量的预测;然后,为反映烟气含氧量数据中的时间累积效应,采用过程神经网络方法对当前时刻烟气含氧量进行预测;最后基于方差-协方差方法的权值组合预测方法,获得最终的烟气含氧量。基于实际运行数据的分析和工业试运行表明,所提出的智能混合预测模型具有较高的精度和鲁棒性,可以较好地解决电厂烟气含氧量的预测问题。

关 键 词：烟气含氧量 智能混合预测方法  RBF神经网络 主元分析 案例推理  过程神经网络

分 类 号：TP273]