火電廠煙氣污染物排放的軟測量系統(tǒng)研究.pdf

1、火電廠污染物排放的軟測量技術(shù)是今后煙氣監(jiān)測研究領(lǐng)域的發(fā)展方向。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有自學(xué)習(xí)能力和泛化能力。遺傳算法在優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面有著優(yōu)異的性能和巨大的發(fā)展?jié)摿?。本文主要選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對主要的火電廠污染物二氧化硫的排放量預(yù)測進(jìn)行了研究。
　　 本文首先介紹了現(xiàn)階段對二氧化硫排放量的監(jiān)測技術(shù)，隨后對軟測量及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了基本的介紹，提出了針對火電廠二氧化硫排放量軟測量的可行性。其后，本文應(yīng)用BP神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型，證明了BP網(wǎng)絡(luò)的有效性，并指出了BP網(wǎng)絡(luò)模型存在容易陷入局部極值導(dǎo)致訓(xùn)練失敗的缺點(diǎn)。
　　 其次，本文針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型存在的不足對模型進(jìn)行了改進(jìn)。具體的改進(jìn)措施是應(yīng)用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化配置，避免了模型陷入局部極值的情況出現(xiàn)。
　　 最后，訓(xùn)練學(xué)習(xí)了改進(jìn)后的軟測量模型。通過基本BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果的對比分析可以看出，改進(jìn)后的模型具有更強(qiáng)的