10.3969/j.issn.1006-3080.2009.05.007
用BP神经网络对气流床粉煤气化炉的预测
利用3层BP神经网络对气流床粉煤气化炉进行模拟研究.以Gibbs自由能最小化方法建立粉煤气化炉数学模型的模拟结果作为BP神经网络训练数据,训练后的BP神经网络模型对模拟数据的预测准确度较好.以Shell粉煤气化炉和国内首套粉煤加压气化中试装置上的实际生产数据作为BP神经网络的训练数据,训练后的BP神经网络模型能预测实际生产数据.
粉煤气化、BP神经网络、Gibbs自由能最小化
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TQ545
国家重点基础研究发展计划973计划2004CB217700;长江学者和创新团队发展计划资助IRT0620;中石化科技项目407077
2016-05-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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