热力发电
熱力髮電
열력발전
THERMAL POWER GENERATION
2008年
5期
16-20
,共5页
李延吉%李润东%李爱民%朱洪镇%冯磊%刘耀鑫
李延吉%李潤東%李愛民%硃洪鎮%馮磊%劉耀鑫
리연길%리윤동%리애민%주홍진%풍뢰%류요흠
灰色关联度%BP神经网络%有机固体废弃物%气化
灰色關聯度%BP神經網絡%有機固體廢棄物%氣化
회색관련도%BP신경망락%유궤고체폐기물%기화
使用灰色关联分析,发现气化温度、物料特性(主要是挥发分和固定碳)和气化剂流量是影响有机固体废弃物气化产气组成和可燃气含量的主要因素,给出了影响因素对参考因素影响程度.采用3层改进BP神经网络建立了废弃物气化产气组分含量和产气热值的预测模型,模型预测与实测结果的最大相对误差分别为11%和2.8%,证明网络的预测效果较好.
使用灰色關聯分析,髮現氣化溫度、物料特性(主要是揮髮分和固定碳)和氣化劑流量是影響有機固體廢棄物氣化產氣組成和可燃氣含量的主要因素,給齣瞭影響因素對參攷因素影響程度.採用3層改進BP神經網絡建立瞭廢棄物氣化產氣組分含量和產氣熱值的預測模型,模型預測與實測結果的最大相對誤差分彆為11%和2.8%,證明網絡的預測效果較好.
사용회색관련분석,발현기화온도、물료특성(주요시휘발분화고정탄)화기화제류량시영향유궤고체폐기물기화산기조성화가연기함량적주요인소,급출료영향인소대삼고인소영향정도.채용3층개진BP신경망락건립료폐기물기화산기조분함량화산기열치적예측모형,모형예측여실측결과적최대상대오차분별위11%화2.8%,증명망락적예측효과교호.
