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申请/专利权人:华北电力大学
摘要:本发明公开了一种基于优化BP神经网络的SCR脱硝系统不良数据辨识方法,包括以下步骤:(1)获取原始数据,对数据进行无量纲化预处理;(2)构建BP神经网络,利用遗传算法优化神经网络参数;(3)训练神经网络,随机选取样本进行预测,计算相对误差并依此鉴别不良样本;(4)重复执行步骤(2)和(3)构建不良样本集;(5)统计不良样本在不良样本集中出现频次,依频次大小初步确定不良样本;(6)剔除不良样本并重新构建神经网络,对剔除的不良样本进行预测,根据相对误差对不良样本进行检验和校正。本发明利用遗传算法对网络参数进行全局优化,提升预测精度,可防止神经网络陷入局部最优,提升鉴别的准确性和精度。
主权项:1.基于优化BP神经网络的SCR脱硝系统不良数据辨识方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤一、获取SCR脱硝系统原始数据样本,对样本进行无量纲化处理;步骤二、建立BP神经网络模型,利用遗传算法对神经网络参数进行优化设置;步骤三、学习训练神经网络,从原始样本随机选取样本进行预测测试,计算预测值与真实值之间的相对误差,筛选相对误差大于预设值的样本初步确定为不良样本;步骤四、重复执行步骤二和步骤三至设定值,构建不良样本集;步骤五、统计不良样本集中同一样本的出现频次,筛选出现频次超过预设值的样本标记为不良样本;步骤六、剔除所标记不良样本,利用优化后样本重新构建并训练神经网络,对不良样本进行预测,根据相对误差对不良数据进行检验和校正。
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权利要求:
百度查询: 华北电力大学 基于优化BP神经网络的SCR脱硝系统不良数据辨识方法
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