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案例库 / 智能制造 / 2022 年 第 5 期

基于长短时记忆模型网络的水处理系统参数预测与评价

作者未标注
来源期刊智能制造
年份 / 期2022 年 第 5 期
页码第 96-99 页
栏目分类软件应用
案例编号1672899048348-90583238
入库时间2026-10-19 15:38
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摘要

本文以火电厂化学水处理系统为对象,分析运行数据中影响水处理系统性能的关键参数,建立了一种基于最小冗余最大相关性和长短时记忆模型网络的水处理系统参数预测与评价方法,实现了4h 和12h 的差压参数预测,并通过与实际值进行对比,取得了较好的预测效果。本文所建立的方法可以为化学水处理系统短期趋势预测和清洗周期预测提供方法支撑。同时也可以为相似设备的趋势预测和清洗周期预测提供方法支持。

关键词

参数选择 异常识别 预测与评价 化学水处理

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