基于MIV特征筛选和BP神经网络的煤质特征分析

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随着电力工业快速增长,煤的消耗量增加,燃煤机组发电成本增大,配煤逐步成为燃煤电厂锅炉的一种常态。由于煤质的波动,配煤的依据除了热值外,哪些煤质的特性对煤耗的影响较大是一个在不确定的条件下的优化问题传统的线性规划问题很难解决,而且,神经网络这一非线性优化工具已经成功地应用于混煤煤质特性的预测模型BP神经网络能够映射任意复杂的非线性关系,具有自学习、自组织和自适应等特征本文提出了MIV算法和BP神经网络算法,对混煤的哪些煤质特性影响煤耗较大做了预测。
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