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發(fā)視頻如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)電站鍋爐燃燒效率建模的方法詳細(xì)說明
2020-06-01 |
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資料介紹
針對(duì)電站鍋爐燃燒效率經(jīng)典建模方法精度較低的問題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的新型建模方法。通過分析影響鍋爐燃燒效率的各項(xiàng)因素，建立了以鍋爐負(fù)荷、一二次風(fēng)配風(fēng)方式、煙氣含氧量等參數(shù)為輸入，鍋爐燃燒效率為輸出的建模數(shù)據(jù)集。由于CNN的核心特征是通過卷積運(yùn)算從樣本數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)中進(jìn)行特征提取，所以為了加強(qiáng)輸入樣本數(shù)據(jù)的空間特征，利用主成分分析法（PCA）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，采用LeNet-5結(jié)構(gòu)的CNN構(gòu)建鍋爐燃燒效率模型。仿真結(jié)果表明，經(jīng)過PCA重構(gòu)的鍋爐燃燒效率CNN模型的檢驗(yàn)集相對(duì)誤差最小，相比經(jīng)典模型減小了19.58%，該方法為鍋爐燃燒效率的優(yōu)化提供了新的思路。
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