《表6 3种模型重构误差：基于改进堆栈降噪自编码器的锅炉设备在线监测数据清洗方法》

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《基于改进堆栈降噪自编码器的锅炉设备在线监测数据清洗方法》

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将前壁温的正常状态数据作为训练样本构造AS-SDAE模型，得到模型的最佳网络参数，其中输入层节点数为192，隐藏层数为3（节点数分别设为110、70、2），训练总轮数为1 800，数据添加噪声比例为20%，学习率为0.01。表6为AS-SDAE与SDAE(SGD）和SDAE(Adam）模型的重构误差对比情况。