Robust Dynamic Modeling of Bed Temperature in Utility Circulating Fluidized Bed Boilers Using a Hybrid CEEMDAN-NMI–iTransformer Framework

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в::	Processes vol. 13, no. 3 (2025), p. 816
Автор:	Li, Qianyu
Інші автори:	Wang, Guanglong, Li, Xian, Yu, Cong, Bao, Qing, Lai, Wei, Li, Wei, Ma, Huan, Si, Fengqi
Опубліковано:	MDPI AG
Предмети:	Outliers (statistics) Pollutants Accuracy Deep learning Fluid dynamics Long short-term memory Power plants Dynamic models Fluidized bed boilers Combustion stability Industrial plant emissions Robustness Boilers Efficiency Adaptive algorithms Heat transfer Machine learning Fluidized beds Predictions Carbon Temperature Neural networks Variables Distributed control systems Correlation analysis Algorithms Flue gas Coal Energy levels
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Будьте першим, хто залишить коментар!