摘要：介绍了RBF神经网络的结构和特点,进而讨论了遗传算法与RBF神经网络相结合的方法。以某300MW电站锅炉燃烧调整试验数据为基础,利用RBF神经网络对锅炉效率与NOx排放混合建模,并用遗传算法优化RBF神经网络的性能,使其预测精度大幅提高。同时RBF神经网络具有收敛速度快的独特优点。因此,优化后的RBF神经网络模型为下一步的锅炉运行参数优化和燃烧优化系统的建立奠定基础。

关键词：rbf神经网络 遗传算法 混合建模 预测精度 

单位：华北电力大学能源与动力工程学院 河北保定071003 东北电力大学能源与动力学院 吉林吉林132012