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为了实现既提高锅炉热效率又降低污染物排放的目的，应用贝叶斯神经网络对锅炉燃烧系统进行建模，再用遗传算法进行多目标优化。通过锅炉热态实验数据进行仿真，结果表明该方法可以很好地预测锅炉的热效率和氮氧化物质量浓度，并实现有效的多目标寻优，为电站的经济环保运行提供理论指导。
贝叶斯神经网络和遗传算法结合在锅炉燃烧优化上的应用
【摘 要】
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为了实现既提高锅炉热效率又降低污染物排放的目的，应用贝叶斯神经网络对锅炉燃烧系统进行建模，再用遗传算法进行多目标优化。通过锅炉热态实验数据进行仿真，结果表明该方法可以
【机 构】
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神华国能宁夏煤电有限公司
【出 处】
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发电设备
【发表日期】
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2016年2期
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