【摘 要】
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本文建立基于梯度下降算法的4层神经网络,选取一次风、炉膛温度等14个参数作为输入变量,蒸发量作为输出变量,进行蒸发量预测的数据训练及预测误差分析。分别进行10、13、16、19min蒸发量预测,相关系数R2分别为:0.72、0.71、0.45、0.07、13min内预测误差相对较小,对工程提前控制相关参数,保持蒸发量平稳有较大意义。
【基金项目】
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上海市科委项目(18DZ1202601)。
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本文建立基于梯度下降算法的4层神经网络,选取一次风、炉膛温度等14个参数作为输入变量,蒸发量作为输出变量,进行蒸发量预测的数据训练及预测误差分析。分别进行10、13、16、19min蒸发量预测,相关系数R2分别为:0.72、0.71、0.45、0.07、13min内预测误差相对较小,对工程提前控制相关参数,保持蒸发量平稳有较大意义。
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