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基于静电法联合长短时记忆神经网络的入炉煤质辨识方法

黄孝彬 杨萱 林锴翔 许琦 李永生

热力发电2022，Vol.51Issue(8)：P.108-115,8.
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热力发电2022，Vol.51Issue(8)：P.108-115,8.DOI:10.19666/j.rlfd.202203037

基于静电法联合长短时记忆神经网络的入炉煤质辨识方法

黄孝彬 1杨萱 1林锴翔 1许琦 2李永生2

作者信息

  • 1. 华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
  • 2. 清洁高效燃煤发电与污染控制国家重点实验室,江苏南京210023
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摘要

关键词

入炉煤质/煤质辨识/静电法/分类模型/LSTM神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

黄孝彬,杨萱,林锴翔,许琦,李永生..基于静电法联合长短时记忆神经网络的入炉煤质辨识方法[J].热力发电,2022,51(8):P.108-115,8.

基金项目

清洁高效燃煤发电与污染控制国家重点实验室项目“火电机组重要参数智能化检测技术研究”(D2020Y004-10)。 （D2020Y004-10）

热力发电

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-3364

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