摘要:
本发明涉及一种循环流化床锅炉燃烧系统模型的建模方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一、采集循环流化床锅炉燃烧系统的原始数据;步骤二、对原始数据进行如下预处理;步骤三、利用深度信念网络对预处理后的样本数据进行降维处理,得到数据集X;步骤四、将步骤三得到的数据集X进行模糊C均值聚类,得到聚类中心和聚类半径;步骤五、将步骤四中得到的聚类中心和聚类半径,作为径向基函数神经网络中径向基函数的中心和扩展常数的初始值,采用梯度下降算法训练径向基函数神经网络,将训练得到的深度信念网络和径向基函数神经网络组成循环流化床锅炉燃烧系统模型。本发明提供的建模方法更加有效合理。
公开/授权文献
- CN105117527A 一种循环流化床锅炉燃烧系统模型的建模方法 公开/授权日:2015-12-02