标题：一种基于深度递归网络的垃圾热值预测方法
作者：陈海列；许力；许润
作者单位：浙江大学工程师学院，浙江 杭州 310015；浙江大学电气工程学院，浙江 杭州 310027；浙江中控技术股份有限公司，浙江 杭州 310052
关键字：垃圾热值，深度学习，递归神经网络
摘要：垃圾热值是实现垃圾炉自控控制的关键，而垃圾存在热值波动大、变化无规律等特点，目前垃圾热值无法直接在线测量。通过研究垃圾燃烧的特点，提出一种深度递归神经网络。利用垃圾起燃时导致的炉膛温度变化对刚起燃的垃圾热值进行软测量。使垃圾在刚开始燃烧，还未进入剧烈放热阶段就得到热值变化，在操作上进行及时补偿，从而提高控制效果。