基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃煤汞排放預(yù)測模型
| 論文類型 | 基礎(chǔ)研究,... | 發(fā)表日期 | 2014-12-04 |
| 來源 | 環(huán)境化學 | ||
| 作者 | 王凡； 劉宇； 王相鳳； 張辰； 曹晴； 張凡； 鄧雙； 陳 | ||
| 關(guān)鍵詞 | 燃煤煙氣； 預(yù)測模型； 汞形態(tài)； | ||
| 摘要 | 利用GA-BP 的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立燃煤汞排放預(yù)測模型，確定煤中汞含量、煤的發(fā)熱量、煤中硫 含量、煤中氯含量、揮發(fā)份含量、排煙溫度作為輸入矢量，元素態(tài)汞、氧化態(tài)汞和顆粒態(tài)汞3 個因素作為輸出參 數(shù)，通過對20 個燃煤鍋爐汞排放形態(tài)的測試數(shù)據(jù)進行模型訓練，結(jié)合實際測試數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)對誤差來源進 行了分析． 通過對3 個樣本進行驗證，分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際預(yù)測效果． 研究結(jié)果表明，訓練與預(yù)測的精度 都是符合汞排放預(yù)測實際要求的，預(yù)測精度達0． 895，分 |
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