基于LSTM的飞灰含碳量预测
本文首先采用灰色关联的方法,分析了某火电厂350MW机组的主要运行参数与飞灰含碳量的相关性.在此基础上,采集了机组运行数据,并使用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了飞灰软测量模型.
飞灰含碳量;神经网络;软测量模型
TP274;TP391;TP183
2022-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
278-281
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飞灰含碳量;神经网络;软测量模型
TP274;TP391;TP183
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278-281
国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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