基于BP神经网络的燃煤锅炉内H<sub>2</sub>S质量浓度建模预测
来源：动力工程学报杂志2020年第6期北京时间：
作者：相明辉, 梁占伟, 孙贻超, 王新钢,
摘要：基于BP神经网络算法和遗传算法优化的BP神经网络算法（GA-BP算法）建立了燃煤锅炉内H2S质量浓度的预测模型，以燃烧调整试验得到的数据作为训练样本和测试样本，对所建立的H2S质量浓度预测模型进行评价。结果表明：基于BP神经网络算法建立的H2S质量浓度预测模型出现过拟合现象，而基于GA-BP算法建立的H2S质量浓度预测模型具有较好的逼近能力和泛化能力，可用于锅炉内H2S质量浓度建模预测，为运行优化和控制燃煤锅炉内H2S质量浓度奠定了基础。
关键词：燃煤锅炉,H2S质量浓度,BP神经网络算法,GA-BP算法,
