【摘 要】
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近年来,国家日趋加大电力环保的力度,火电厂烟气脱硝技术将得到广泛应用,其中选择性催化还原(SCR)脱硝工艺最为成熟。本文通过分析BP神经网络的网络结构、训练参数的选取及学
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近年来,国家日趋加大电力环保的力度,火电厂烟气脱硝技术将得到广泛应用,其中选择性催化还原(SCR)脱硝工艺最为成熟。本文通过分析BP神经网络的网络结构、训练参数的选取及学习规则,建立了基于SCR脱硝小型实验的脱硝效率预测模型。同时,利用Levenberg-Marguardt训练规则进行数据处理,得出了给定条件下的效率预测结果,预测数据与实际实验数据比对表明,该SCR脱硝效率预测模型收敛速度快、预测误差小、精度高,可以较好的实现脱硝效率的预测。
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