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BP神经网络预测技术在脱硫系统pH值中的应用
引用本文:程换新,于沙家. BP神经网络预测技术在脱硫系统pH值中的应用[J]. 甘肃科学学报, 2016, 0(1): 69-72. DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2016.01.016
作者姓名:程换新  于沙家
作者单位:青岛科技大学自动化与电子工程学院,山东青岛,266061
摘    要:在热电厂脱硫过程中,pH值的稳定性对脱硫效率影响重大,在实际生产中因受到各种环境因素及主观因素的影响,pH测量仪器在现场操作中易受到破坏或腐蚀,给生产造成很大损失,为了降低这种损失,提出了基于BP神经网络的预测技术。运用此预测算法对系统参数进行数学建模,设计了三层网络预测模型,同时用Matlab工具箱对pH数据进行仿真,使系统实现在线控制和实时控制。结果表明,BP神经网络对脱硫系统中pH值的预测精度很高,产生误差也很小,取得了满意的预测效果。因此,用BP神经网络预测技术对烟气脱硫系统中的pH值进行预测,能提前预知脱硫过程中pH值的变化情况,有助于改善脱硫装置的效率。

关 键 词:BP神经网络  脱硫pH值  预测技术  Matlab

Application of BP Neural Network Forecasting Technology in pH Value of Desulfurization System
Abstract:
Keywords:BP neural network  Desulfurizing pH value  Forecasting technology  Matlab
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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