[发明专利]火电厂烟气含氧量在线预测系统及其预测方法

摘要

本发明涉及一种火电厂烟气含氧量在线预测系统及其预测方法,该方法采用基于Elman神经网络模型和粒子群优化算法集成建模的方法并与反馈校正环节相结合。PSO算法引入Elman网络避免迭代计算陷入局部最小，加快了训练模型迭代收敛的速度，误差反馈校正环节使得预测模型在线测试中，具有每步实时自校正能力，不会由于误差导致频繁训练来校正模型，保证了在线预测精度的同时，提高了在线预测的效率和鲁棒性。克服了现有软测量方法中精度较低和离线预测模型在线测试中出现模型失配等问题,以保证在全工况范围内的有效在线预测。