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应用RBF神经网络辨识方法建立了锅炉燃烧系统非线性模型，它可在运行中自动学习，适应很大工况范围及锅炉特性的时变性，应用结果表明所建立的模型能有效跟踪锅炉运行特性，具有很好的泛化能力，为锅炉燃烧系统优化控制和在线预测奠定了基础。
基于RBF神经网络的电站锅炉燃烧系统非线性建模
【摘 要】
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应用RBF神经网络辨识方法建立了锅炉燃烧系统非线性模型，它可在运行中自动学习，适应很大工况范围及锅炉特性的时变性，应用结果表明所建立的模型能有效跟踪锅炉运行特性，具有很好
【机 构】
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福州福大自动化科技有限公司,福州大学电气工程与自动化学院
【出 处】
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福州大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年3期
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