基于BP神经网络的火电厂大气环境评价研究

苏波; 武祥波; 白玉娥

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基于BP神经网络的火电厂大气环境评价研究

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利用附加动量法对传统的BP神经网络算法改进,建立了基于改进BP神经网络的评价模型,并将其应用到火电厂大气环境评价研究中去.动量系数的引入减少了学习次数,有效防止了网络陷入局部极小值,同时能保证评价结果的准确性,通过火电厂的实例验证,结果表明:神经网络法进行火电厂环境评价不仅计算简便,而且评价结果具有较高的可靠性.

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来源
《电力勘测设计》 |2008年第1期|62-65|共4页
作者
苏波; 武祥波; 白玉娥;
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作者单位

内蒙古电力勘测设计院,内蒙古,呼和浩特,010020;

内蒙古电力勘测设计院,内蒙古,呼和浩特,010020;

内蒙古电力勘测设计院,内蒙古,呼和浩特,010020;

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正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
火电厂; 大气环境; BP神经网络; 动量系数.;

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