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1、東北大學(xué)博士學(xué)位論文電站鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行與應(yīng)用研究姓名:李智申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:博士專(zhuān)業(yè):熱能工程指導(dǎo)教師:蔡九菊20050201東北大學(xué)博士學(xué)位論文摘要移得到不斷的擴(kuò)充和完善,同時(shí)保證模型與變化的鍋爐特性相匹配,始終保持模塊化的鍋爐燃燒系統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型有足夠的精度,使燃燒優(yōu)化系統(tǒng)長(zhǎng)期有效。以模塊化的鍋爐燃燒系統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型為基礎(chǔ),本文采用了基于實(shí)數(shù)編碼的遺傳算法進(jìn)行尋優(yōu)。針對(duì)于OF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn),
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