火电厂大气污染物排放预测模型

张冉; 张山山; 史一涛; 王诗琴

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根据大气污染物排放浓度变化特点,将无偏GM(1,1)模型与神经网络模型组合,并以矩阵型输入方式替代传统的数列型数据输入方式,得到改进型灰色神经网络模型,称为UGMN模型。接着,采用烟囱入口烟气自动监控系统(CEMS)数据,将模型运用于贵州省某电厂白天及夜间两段时间段内大气污染物排放浓度的模拟与预测。研究结果表明UGMN模型预测精度较好,可以应用于火电厂大气污染物排放浓度预测。

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来源
《环境工程学报》 |2016年第5期|2547-2550|共4页
作者
张冉; 张山山; 史一涛; 王诗琴;
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作者单位

华电电力科学研究院;

杭州310030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类大气评价;
关键词
灰色神经网络; 无偏GM(1; 1); 火电厂大气污染; 排放浓度预测;

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