GA-ELM在硫铁矿制酸尾气SO2浓度预测的应用①

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作者黄远红 ; 黄清宝
作者HUANG Yuan-Hong ; HUANG Qing-Bao (School of Electrical Engineering ; Guangxi University ; Nanning 530004 ; China)
单位广西大学电气工程学院
关键词尾气排放 ; SO2浓度 ; 极限学习机 ; 预测
来源计算机系统应用
出版年2017
期号第10期
摘要
基于对整个生产流程的管控,使硫铁矿生产硫酸尾气的SO2浓度达标排放,提出运用GA-ELM对制酸尾气SO2浓度进行建模预测.在硫铁矿制酸的生产过程中采集对尾气SO2浓度影响较大的关键点参数,运用GAELM神经网络对烟气制酸尾气SO2浓度进行预测.该方法在某厂实际检验,其预测结果与实际数据吻合度较高,对于调整和优化工艺指标和尾气达标排放起到很好的指导作用.

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