| Adaboost集成BP神经网络在火电厂SO2浓度检测中的应用 |
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| 引用本文： | 严玥,严实,杨永斌,江赟.Adaboost集成BP神经网络在火电厂SO2浓度检测中的应用[J].传感器与微系统,2016(9):148-151. |
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| 作者姓名： | 严玥 严实 杨永斌 江赟 |
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| 作者单位： | 1. 重庆工商大学检测控制集成系统重庆市市级工程实验室,重庆,400067;2. 重庆川仪分析仪器有限公司,重庆,400060 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61502063)，重庆市教委科研项目(KJ1500639) |
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| 摘 要： | 针对火电厂在线SO2浓度检测中,检测精度受到温度、压力(大气压及烟气压力)、燃煤质量、水分含量、电子器件噪声、光学镜片老化、气体吸收峰值交叉干扰等多种因素的干扰,很难以单一方法进行改进这一问题.以国内某中型火电厂2015年实际生产数据为依据,设计预处理装置完成气体的前期处理,以尽可能达到分析仪分析要求(温度、流量、含水量等),减少可预见干扰,采用Adaboost算法集成BP神经网络进行优化,降低其他因素对检测结果的干扰,仿真测试分析,证明了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 浓度检测 干扰 BP神经网络 Adaboost |
Application of Adaboost integrated BP neural network in SO2 concentration detection in power plant |
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| YAN Yue,YAN Shi,YANG Yong-bin,JIANG Yun.Application of Adaboost integrated BP neural network in SO2 concentration detection in power plant[J].Transducer and Microsystem Technology,2016(9):148-151. |
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| Authors: | YAN Yue YAN Shi YANG Yong-bin JIANG Yun |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | concentration detection interfere BP neural network Adaboost |
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