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针对煤的工业分析成份与发热量的经验公式应用的局限性,本文利用广义回归神经网络（GRNN）具有良好逼近任意非线性映射的特点,对入炉煤发热量进行了预测研究。预测结果表明,应用广义回归神经网络预测入炉煤发热量是可行的,预测相对误差在0.0049%～1.9024%之间,满足精度要求。
基于广义回归神经网络预测入炉煤发热量
【摘 要】
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针对煤的工业分析成份与发热量的经验公式应用的局限性,本文利用广义回归神经网络（GRNN）具有良好逼近任意非线性映射的特点,对入炉煤发热量进行了预测研究。预测结果表明,应用
【机 构】
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华能上安电厂,国华沧东发电有限责任公司
【出 处】
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科技资讯
【发表日期】
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2009年34期
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