10.19611/j.cnki.cn11-2919/tg.2022.05.001
基于输入参数优化选择的BP神经网络预测垃圾焚烧酸性气体原始排放浓度研究
为准确预测垃圾焚烧发电厂SO2、HCl酸性气体原始排放浓度,采用Copula函数探讨了多运行参数与酸性气体排放之间的相关性大小,并选择相关性较大的参数作为原始浓度预测的输入参数,建立了酸性气体原始浓度BP神经网络预测模型.以某垃圾焚烧电厂实测运行数据进行实例分析,证明了上述分析方法和预测模型的有效性.
垃圾焚烧、酸性气体、Copula函数、BP神经网络
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X773(动力工业废物处理与综合利用)
国家重点研发计划2018YFC1901300
2022-11-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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