基于PCA-BP神经网络的锅炉煤质的软测量

采用主元分析法(PCA)与BP神经网络相结合的方法,为电站锅炉入炉煤质中的挥发分和低位热值建立了软测量模型。应用主元分析法对与入炉煤质相关的运行参数进行降维处理,再将处理过后的综合变量作为BP神经网络的输入变量,方便和简化了过程数据的处理,亦使得煤质预测的精度得到了有效提高。