[发明专利]基于数值模拟的神经网络预测炉膛氧气浓度系统及方法在审
| 申请号： | 202011014871.0 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112163380A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 杜宪涛;崔宇佳;朱慧娟;夏良伟;黄莺;马孝纯;沈涛;姜文婷;张超;孙晶 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 曹徐婷 |
| 地址： | 150046 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明是基于数值模拟的神经网络预测炉膛氧气浓度系统及方法，尤其涉及神经网络学习机预测炉膛氧气浓度，属于神经网络应用领域，目的是解决传统氧气浓度测量方法测量精度不足和效率低的问题。该系统包括数值模拟仿真模块，数据处理模块，算法预测模块和实现模块。通过所述的数值模拟仿真模块，利用数值模拟软件建立炉膛内部的物理模型，进行仿真运算；利用所述的数据处理模块，将数值模拟结果进行处理，然后算法预测模块建立三种神经网络模块并进行算法预测，最后通过实现模块选择出最佳算法从而实现炉膛内氧量分布的预测，本发明处理信息量大、计算速度快、通过简便快捷的方式处理复杂的炉膛氧量问题，能精准的预测未来走势，提升计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数值 模拟 神经网络 预测 炉膛 氧气 浓度 系统 方法 | ||
【主权项】：
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