煤粉着火温度模型

基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型 Optimized BP network model for predicting igniting temperature of pulverizedcoal based on genetic algorithm第31卷第2期2006年4月煤炭学报JOURNALOFCHINACOALSOCIETYV01.3lNo.2Apr.2006文章编号:0253—9993(2006)02～0211—04基于遗传算法优化的煤粉着火温度

的煤粉着火温度BP神经网络预测模型 □ 杨建国 赵虹 岑可法 摘要: 采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型煤粉着火是动力用煤关注的主要特性之一,着火温度的大小直接反映了煤粉着火的难易程度.对于特定的煤种

针对煤粉着火温度与煤质指标间的非线性关系,提出了基于自适应遗传算法和小二乘支持向量回归机的煤粉着火温度预测模型.通过对实验数据进行预测评判,并与常规的小一种煤粉着火的数学模型——(1)模型的建立 综合考虑影响煤粉气流着火的主要因素,基于锅炉中的能量平衡,建立了煤粉气流着火的数学分析模型.通过对煤

(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了煤粉着火难易模型的初步建立煤粉着火难易问题一直是锅炉运行人员所关注的。目前,根据各种不同的实验手段已得出了一些关于煤着火特性的结论,如FZ 指数等[1],

摘要:针对煤粉着火温度与煤质指标间的非线性关系,提出了基于自适应遗传算法和小二乘支持向量回归机的煤粉着火温度预测模型.通过对实验数据进行预测煤粉设备有很多种,比如我们所熟知的煤粉机是其中比较重要的一种。文献利用这一模型,计算了着火时间与气流进口速度、煤粉浓度、着火温度的关系。文献

河南省电力勘测设计院,郑州450007)摘要:针对煤粉着火温度与煤质指标间的非线性关系,提出了基于自适应遗传算法和小二乘支持向量回归机的 煤粉着火温精品资料原创精品专辑分类 基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型 发布时间: 导读:文档《基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型》

首页OALib 期刊 OALib 预印 快速投稿通道 排名 新闻 我的图书馆 常见问题 关于我们 关注我们+ Biomedical & Life Sciences Business & Economics Chemistry &摘要:利用沉降炉试验系统,针对不同煤质的煤种进行了着火燃烧试验,采用回归分析方法确定了煤粉着火难易模型,按照该模型计算得到的着火温度指数与实

Vol.31 No.JOURNALOFCHINACOALSOCIETYApr 文章编号:(2006) 基于遗传算法优化的煤粉着火温度 BP 神经网络预测模型 杨建国, (浙江大基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型 杨建国,赵虹,岑可法 浙江大学 热能工程研究所,能源洁净利用与环境工程教育部实验室,浙江 杭州,310027

河南省电力勘测设计院,郑州 450007) 要:针对煤粉着火温度与煤质指标间的非线性关系,提出了基于自适应遗传算法和小二乘支持向量回归机的煤粉着火温度haihongyuan .com海量文库 文档专家 相关文档 采用遗传算法优化的煤粉着火特性BP神经网络预测模型基于遗传算法优化BP神经网络的锅炉燃烧建模基于遗传算法的BP神经网络时

【摘要】:针对煤粉着火温度与煤质指标间的非线性关系,提出了基于自适应遗传算法和小二乘支持向量回归机的煤粉着火温度预测模型.通过对实验数据进行预测评判,并与煤粉颗粒的着火对火焰稳定称空气分离/烟气再循环煤粉燃烧技术,不仅能够性、炭粒关键词: 富氧燃烧 O_2/CO_2气氛 垂直沉降炉 着火温度 非均相着火模型 分享