基于T-S模糊神经网络的湿法脱硫效率预测Prediction of limestone-gypsum wet flue gas desulfurization efficiency based on T-S fuzzy neural network
李斌,邓煜,边禹铭,齐年哲
摘要(Abstract)：
由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立了脱硫效率的预测模型,基于某电厂DCS采集的湿法脱硫系统原始数据,在MATLAB平台上进行训练与检验,得到较精准的脱硫效率预测模型。模型验证结果显示:采用T-S模糊神经网络模型预测脱硫效率,85%的样本点相对误差分布在-1.0%~0.5%之间,最大误差不超过1.5%,说明该模型的预测精度较高,能较好地满足工程实际的需求。
关键词(KeyWords)： 湿法脱硫;脱硫效率;T-S模糊神经网络;预测模型;MATLAB
基金项目(Foundation):
作者(Author): 李斌,邓煜,边禹铭,齐年哲