火電廠煙氣污染物排放的軟測量系統研究.pdf

1、火電廠污染物排放的軟測量技術是今后煙氣監(jiān)測研究領域的發(fā)展方向。BP神經網絡是一種多層前饋型神經網絡，具有自學習能力和泛化能力。遺傳算法在優(yōu)化神經網絡方面有著優(yōu)異的性能和巨大的發(fā)展?jié)摿Α１疚闹饕x取BP神經網絡和遺傳算法對主要的火電廠污染物二氧化硫的排放量預測進行了研究。
　　 本文首先介紹了現階段對二氧化硫排放量的監(jiān)測技術，隨后對軟測量及神經網絡進行了基本的介紹，提出了針對火電廠二氧化硫排放量軟測量的可行性。其后，本文應用BP神

2、經網絡建立模型，證明了BP網絡的有效性，并指出了BP網絡模型存在容易陷入局部極值導致訓練失敗的缺點。
　　 其次，本文針對BP神經網絡軟測量模型存在的不足對模型進行了改進。具體的改進措施是應用遺傳算法對BP神經網絡的連接權值和閾值進行優(yōu)化配置，避免了模型陷入局部極值的情況出現。
　　 最后，訓練學習了改進后的軟測量模型。通過基本BP神經網絡和經遺傳算法優(yōu)化后的BP網絡模型預測結果的對比分析可以看出，改進后的模型具有更強的