660 MW의 초초임계 정통탄화력 보일러의 현장 열상태실험 데이터를 기반으로, MATLAB 지능형 툴박스를 사용하여 이 보일러의 NOx 배출 특성을 반경 기저(RBF) 신경망과 BP 신경망으로 모델링하고, RBF 신경망 예측모델의 출력층 가중치 및 RBF 함수의 중심 및 표준 편차 값을 최적화하기 위해 번갈아 그레이디언트 알고리즘을 사용하고, BP 신경망 개선을 위해 모멘텀 방법을 사용했습니다. 두 모델의 시뮬레이션 및 예측 결과 비교 분석은 매개 변수 최적화 후 RBF 신경망 예측 모델의 최대 오차가 3.0%이고 평균 오차가 1.75%, 개선된 BP 신경망 예측 모델의 최대 오차가 6.6%이고 평균 오차가 4.5%임을 보여주며, 두 모델 모두 좋은 정확도와 일반화 능력을 가지며, 특히 RBF 신경망 모델은 계산 속도가 빠르고 더 강한 적응 및 일반화 능력을 갖고 있음을 보여줍니다.

석탄 보일러 ; NOx 배출 ; RBF 신경망 ; BP 신경망 ; 예측 모델