基于BP神经网络的火电厂大气环境评价研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com~-j．-⋯⋯．堡曼[爨受妻t⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯．—●■■■隘■■■曩●■■目■■■■暖●-●重■■■■洇■I■■■■●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(内蒙古电力勘测设计院，内蒙古呼和浩特010020)摘要：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

2、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。关键词：火电厂；大气环境；BP神经网络；动量系数。中图分类号：X820文献标志码：B文章编号：1671．9913(2008)O1．0062．o4EvaluationonAtmosphereEnvironmentalofThermalPowerPlantBaseonBPNeuralNetworksuBo，WUXiang—bo，BAIYue(Inner—MonogoliaPowerExploration&DesignInstitute，Huhehaote010020，China)Abstra

3、ct：Thispaper，makinguseofthetraditionalBPneuralnetworkalgorithmwhichisimprovedbythelawofadditionalmomentum，establishanevaluationmodelbasedontheimprovedBPneuralnetwork．Thismodelisappliedtotheresearchontheevaluationforatmosphereenvironmentalofthermalpowerplant．Theintroduc—tionofmomentumcoefficientcu

4、tsdownthetimesoflearning，andeficientlypreventsthenetworktrapintothelocaloptimumandthesametime；ensurestheveracityoftheevaluationresult．Exampleverificationofthermalpowerplantshowsthatthemethodpresentedinthispaperissimpletocalculate，butalsopracticalandefec—tive．Keywords：thermalpowerplant；atmospheree

5、nvironment；BPneuralnetwork；momentumcoeficient．我国是以煤炭为主要一次能源的国家，煤法都在不同程度上取得了一定的效果，但一定电在我国发电行业中的占据着主导地位，火力程度上，这些方法在确定评价权重时受到主观发电企业一直以来是我国环境的主要污染源之因素的制约。而神经网络模型具有很强的非线一。随着环境状况的日益恶化，环境保护已成性映射能力和柔性网络结构，本文采用改进后为电力工业可持续发展的重要保证。的BP网络来评价。近年来，我国在环境研究方面取得了很大本文的评价系统中选取神经网络中最精华、进展，提出了许多不同的方法：灰色聚类法、最完美的内容——BP神

6、经网络方法，进行火电模糊综合评价法及模糊灰色模型等等，这些方厂大气环境的评价研究。}收稿日期：20071008作者简介：苏波(1981．)，男，江苏连云港人，助理工程师。62电力勘测设计2{；年fj2月第期维普资讯http://www.cqvip.com震⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一差王⋯BP⋯神经网终宴_厂攮翌研塞学习所获得的正确的内部表示。网络训练完毕，1BP神经网络理论拥有较好的泛化能力的神经网络就可以作为评BP神经网络是一种单向传播的多层前向网价大气环境质量的有效工具。络，是一种具有三层或三层以上的神经网络，2．1评价指标的确定包括输入层、中间层(隐层)和输出层，上下大气环境

7、质量评价是一个庞大且复杂的系层实现全连接，而每层神经元之间无连接。统，其指标主要是火电厂排放的SO：、NO、烟BP学习过程可以描述如下：尘、废水以及灰渣。此外，还与其它一些因素(1)工作信号正向传播：输入信号从输入直接相关。例如电厂的发电量、总燃煤量、工层经隐单元，传向输出层，在输出端产生输出业用水总量，以及伴随着环保措施的实施而出信号，这是工作信号的正向传播。在信号的向现废水回收量和灰渣利用量等都与污染物的排前传递过程中网络的权值