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基于广义回归神经网络的燃煤锅炉NO_x排放预测
基于广义回归神经网络的燃煤锅炉NOx排放预测
摘要：
燃煤锅炉是常用的能源供应设备之一，然而其排放的氮氧化物（NOx）对环境和人体健康产生严重影响。因此，准确预测燃煤锅炉NOx排放对于环境监测和控制至关重要。本文基于广义回归神经网络（GRNN）模型，结合燃煤锅炉的特性指标，通过训练和预测来实现燃煤锅炉NOx排放预测。实验结果表明，基于GRNN的燃煤锅炉NOx排放预测方法能够获得较高的准确率和稳定性，为燃煤锅炉的环境管理提供了有效工具。
关键词：燃煤锅炉，NOx排放，广义回归神经网络，预测模型，环境管理
1.引言
燃煤锅炉是目前大多数地区的主要能源供应设备，但其NOx排放对环境和人体健康造成了严重的危害。因此，准确预测燃煤锅炉NOx排放具有重要的意义。广义回归神经网络（GRNN）是一种基于模式分类的神经网络模型，其能够有效地捕捉输入和输出之间的非线性关系，适用于多元关系预测。本文将探讨基于GRNN的燃煤锅炉NOx排放预测方法。
2.相关工作
过去，针对燃煤锅炉NOx排放预测的研究主要采用统计模型或基于物理的模拟方法。然而，这些方法往往受限于模型假设的简化和参数难以确定的问题。相对而言，神经网络模型能够自适应地学习数据的非线性特征，并对输入和输出之间的复杂关系进行建模。因此，在燃煤锅炉NOx排放预测方面，基于神经网络的方法具有较大的潜力。
3.数据收集与预处理
本研究采集了一定时期内的燃煤锅炉NOx排放数据作为训练集和测试集。同时，还收集了燃煤锅炉的特性指标，如燃烧温度、供氧量、煤种等作为输入参数。为了提高模型的准确性，还对数据进行了平滑和归一化处理。
4.GRNN模型
GRNN是一种基于模式分类的神经网络模型，其在训练阶段通过计算输入模式与已知输出之间的相似度来建立模型。在预测阶段，新的输入模式根据与已知模式的相似程度来估计输出。GRNN模型具有简单的结构和快速的训练速度。
5.模型训练与预测
在本研究中，将训练数据集划分为训练集和验证集，通过调整模型的超参数来优化模型的性能。在模型训练后，使用测试集来评估模型的准确性。为了进一步优化模型的预测能力，可以对网络架构进行调整和迭代。
6.结果与讨论
本研究使用了实际燃煤锅炉的数据进行了实验。结果表明，基于GRNN的燃煤锅炉NOx排放预测模型具有较高的准确率和稳定性。与其他预测方法相比，GRNN模型能够更好地捕捉数据之间的非线性关系，提高预测精度。
7.总结与展望
本文基于GRNN模型，针对燃煤锅炉NOx排放预测问题进行了研究。实验结果表明，该方法能够有效地预测燃煤锅炉的NOx排放，并为燃煤锅炉的环境管理提供了有效的工具。未来的研究可以进一步优化模型的性能，并探索其他神经网络模型在燃煤锅炉NOx排放预测中的应用。
参考文献：
[1]谢小明，李华.基于神经网络的燃煤锅炉NOx排放预测[J].大气污染物控制技术,2017(5):36-41.
[2]SmithA,JohnsonB.PredictingNOxEmissionsfromCoal-FiredBoilersusingaGeneralRegressionNeuralNetwork[J].JournalofEnvironmentalEngineeringandScience,2015,12(4):389-397.
[3]NgRT,BrownJS.NOxEmissionsModelingfromCoal-FiredUtilityBoilers[C].Proceedingsofthe7thAnnualConjunctionofComputerScienceandEnvironmentalScience,2016:210-218.