RBF-BP网络在火电厂氮氧化物浓度检测的应用

摘要

在分析影响火电厂氮氧化物浓度检测精度的多种原因基础上,提出建立RBF-BP神经网络模型进行改进的方法,并详细说明了样本数据、神经网络构成、训练函数、回归因子、动量因子等关键技术.以2015年实际火电厂检测数据为依据,对建立的RBF-BP神经网络进行了仿真实验,并与单一RBF仿真实验进行对比分析,实验表明平均相对误差为0.3％～1％,证明了该方法的有效性.