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文檔簡介
1、本文對免疫機理遺傳算法改進RBF模型及其在流化床鍋爐啟動過程的預(yù)測應(yīng)用進行了研究。文章首先以徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三種基本方法，通過Hermit多項式逼近算例和煤的低位發(fā)熱量的預(yù)測試驗，得出K-means聚類算法較其他兩種算法在精確度、時效性方面的優(yōu)勢。然后提出用免疫機理遺傳算法對K-means聚類中的聚類中心進行選擇，預(yù)測流化床鍋爐啟動過程中的溫度變化以及NO<,x>、SO<,2>、O<,2>等氣體排放變化情況。該方法一方面進一步保證了預(yù)測
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