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基于自适应模糊神经网络的垃圾厚度检测
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摘要:
垃圾焚烧发电行业在国内发展迅速，随之也暴露出许多新的问题。使用炉排的垃圾焚烧发电厂一般采用炉排上下方差压来衡量垃圾厚度，但炉排下方风机转速突然发生变化，则会造成差压的大幅度波动，这对炉内控制的稳定及其不利。针对这种情况，提出了一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，ANFIS)的垃圾厚度计算模型。首先，通过通过现有料层厚度计算方法结合专家经验，给出料层厚度模糊等级。其次，确定模型的输入变量以及隶属度。最后，建立了基于自适应模糊神经网络的垃圾料层厚度软测量模型。结果表明，基于自适应模糊神经网络的垃圾料层厚度软测量模型具有较高的预测精度，可实现料层厚度的准确预测。
一种基于聚类算法改进的模糊神经网络
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