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摘要
为了解决火电厂磨煤机出粉量难以估算的问题，运用软测量方法，结合磨煤机工作时的系统参数和磨煤机出粉量建立BP神经网络模型，建立各参数与出粉量的非线性映射关系，对磨煤机出粉量进行估算。为了减小该模型的误差，采用鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络的权重和阈值，建立了WOA-BP算法模型。为了验证WOA-BP算法模型的可靠性，将鲸鱼算法(WOA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和BP神经网络分别建立磨煤机出粉量的WOA-BP、PSO-BP、GA-BP、BP神经网络算法模型。计算结果表明在4种算法模型中，WOA-BP算法估算模型对磨煤机出粉量有最好的预测能力，平均绝对误差仅0.94。
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