计算机科学 ›› 2016, Vol. 43 ›› Issue (Z6): 508-511.doi: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.6A.120

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改进小波神经网络用于火电厂污染物排放量的预测

苏银皎,苏铁熊,王大振,马理强   

  1. 中北大学机械与动力工程学院 太原030051,中北大学朔州校区 朔州036000,山西大学自动化系 太原030013,中北大学朔州校区 朔州036000
  • 出版日期:2018-11-14 发布日期:2018-11-14
  • 基金资助:
    本文受山西省高校重点学科建设项目(20130166),山西省科技攻关项目(20140321022-02),朔州市科技攻关项目(2013-33-38,2013-33-40)资助

Improved Wavelet Neural Network Used for Prediction of Pollutant Emissions in Thermal Power Plants

SU Yin-jiao, SU Tie-xiong, WANG Da-zhen and MA Li-qiang   

  • Online:2018-11-14 Published:2018-11-14

摘要: 小波神经网络是神经网络学习的一种,其网络结构与典型的BP神经网络类似,隐含层所用函数为小波基函数,改进的小波神经网络相比于之前在数据预测方面有了明显的提高。火电厂的污染问题是关系到整个国计民生的大问题,如果能将小波神经网络的预测能力应用于实际生产过程,将十分有助于促进国家经济发展,提高人民生活质量。

关键词: 小波神经网络,附加动量项,Morlet函数,污染物,预测

Abstract: Wavelet neural network is a kind of neural network learning,and network structure is similar to the typical BP neural network. The function of the hidden layer is the wavelet basis function.The improved wavelet neural network has the obvious improvement in data prediction.The pollution problem of the power plant is related to the whole nationaleconomy and people’s livelihood.If we can apply wavelet neural network prediction ability in actual production process,it will help to promote national economic development,and improve people’s quality of life.

Key words: Wavelet neural network,Additional momentum item,Morlet functions,Pollutants,Predict

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