检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:侯本杰 张磊 Hou Benjie;Zhang Lei
机构地区:[1]山东中实易通集团有限公司,山东济南250000
出 处:《自动化应用》2020年第9期15-16,19,共3页Automation Application
摘 要:在实验运行数据的支持下,通过基于多列神经网络的机器学习技术驱动下的大数据深度挖掘,研究电站锅炉燃烧系统的算法优化并提出新的计算模型。共使用10个神经网络模块,数据挖掘过程的去量纲、归一化等数据模糊过程和数据的量纲整合等解模糊过程,也通过神经网络算法进行实现。而对给煤系统、压风系统、煤粉混合系统的控制策略,并未进行技术变革。经过实验运行数据分析,该算法模型升级后,锅炉系统的燃烧控制精度、节能效果、环保效果均有一定程度的提升。
关 键 词:大数据 锅炉燃烧系统 复合模型 数据挖掘 数据整合
分 类 号:TE922[石油与天然气工程—石油机械设备]
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