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31.
Junming Wen Jianhua Yan Dongping Zhang Yong Chi Mingjiang Ni Kefa Cen 《热科学学报(英文版)》2006,15(3):281-288
The SO2 emission characteristics of typical MSW components and their mixtures have been investigated in a Φ150mm fluidized bed. Some influencing factors of SO2 emission in MSW fluidized bed incinerator were found out in this study. The SO2 emission is increasing with the growth of the bed temperature, and it is rising with the increasing oxygen concentration at furnace exit. When the weight percentage of auxiliary coal is being raised, the conversion rate of S to SO2 is largely going up. The SO2 emission decreases if the desulfurizing agent (CaCO3) is added during the incineration process, but the desulfurizing efficiency is weakened with the enhancement of the bed temperature. The fuel moisture content has a slight effect on the SO2 emission. Based on these experimental results, a 12×6×1 three-layer BP neural networks prediction model of SO2 emission in MSW/coal co-fired fluidized bed incinerator was built. The prediction results of this model give good agreement with the experimental results, which indicates that the model has relatively high accuracy and good generalization ability. It was found that BP neural network is an effectual method used to predict the SO2 emission of MSW/coal co-fired fluidized bed incinerator. 相似文献
32.
YAO Lan YANG Bo 《中国电子科技》2007,5(1):23-28
Due to the rapid development of computers and their applications,early software quality prediction in software industry becomes more and more crucial. Software quality prediction model is very helpful for decision-makings such as the allocation of resource in module verification and validation. Nevertheless,due to the complicated situations of software development process in the early stage,the applicability and accuracy of these models are still under research. In this paper,a software quality prediction model based on a fuzzy neural network is presented,which takes into account both the internal factors and external factors of software. With hybrid-learning algorithm,the proposed model can deal with multiple forms of data as well as incomplete information,which helps identify design errors early and avoid expensive rework. 相似文献
33.
《石油化工应用》2019,(12)
X油田为海上强底水油藏,由于海上开发开采的特殊性,为了油田保持高速开发,海上平台井槽有限,对于高含水但还有剩余油的井,有必要采用保留原井眼侧钻的方式,即原井眼暂时封堵压锥,侧钻至未动用区域,等一定时间后再进行原井眼开采,来保持产量最大化。同时为了满足高效开发的要求,部分井在还有剩余油的情况下,进行保留原井眼侧钻,而何时再打开原井眼,需要准确掌握关井后水锥的回落状况。本文利用油藏工程分析方法和数值模拟技术,在对底水油藏水锥回落规律影响因素分析的基础上,建立了底水油藏数值模型,研究油密度、油黏度、油层厚度、隔夹层、水平渗透率、垂向渗透率与水平渗透率比值等因素对关井后水锥回落高度的影响规律,得出不同因素下回落高度与关井的关系,为关井压锥提供参考,同时为保留原井眼的调整井制定开关井策略。 相似文献
34.
在机动作战仿真中,具有对战场威胁快速反应和决策能力的机动单元实体才更符合实际作战的情形。为此,提出了具有自主决策功能的机动单元智能体的结构模型,它由感知、威胁预测、决策、学习和执行等部分组成;建立了用于威胁预测的神经网络模型,并将智能体的决策描述为马尔可夫决策过程(MDP).面对复杂的决策环境,将强化学习技术运用其中,使得智能体通过不断观测新的环境状态,运用学习手段,作出最佳的策略选择。针对强化学习中状态空间大、现有算法收敛速度较慢等问题,提出了改进的SARSA(A)学习算法。仿真实验验证了强化学习下机动策略决策的有效性和改进算法的效率。 相似文献
35.
36.
37.
软件漏洞预测模型有许多种,能预测软件中存在的漏洞总数以及发生的时间间隔,但不能预测软件漏洞的严重程度。然而在某些场合,如软件可信性,我们不仅要考虑软件漏洞发生的总数和时间间隔,而且也要考虑漏洞发生的严重程度对软件可信性的影响。既是在传统的软件安全性研究中,考虑漏洞发生的严重程度的影响,对软件的使用和风险控制也是很重要的。本文基于传统的马尔可夫模型,将软件漏洞按发生的严重程度进行分类,获得了一种新的软件漏洞预测数学模型。利用该模型不仅能够预测软件中存在的漏洞总数和时间间隔,而且同时也能预测每一类的漏洞总数和漏洞种类,试验表明有较好的准确度,这是其它漏洞预测模型所无法预测的。 相似文献
38.
摘要:基于核函数的软件可靠性模型一般对软件失效时间数据与发生在其之前的m次失效时间数据的关系进行建模,着重研究了m取值不同时,其对核函数可靠性模型预测能力的影响。在5个不同类型失效数据集上,采用Mann-Kendall检验观测到m值增大时模型预测能力逐渐下降,说明现时失效时间数据能比较久之前观测的失效时间数据更好地用于预测未来,通过把m的取值划分成几个区间,运用配对T检验进行实验研究,结果表明当m∈{6,7,8,9,10}时,模型能够得到最好的预测性能。 相似文献
39.
针对电子产品制造的锡膏印刷过程参数众多、交互作用复杂的问题,文中利用神经网络算法建立一种短时印刷质量预测模型。对基于刮刀压力设置值和基于刮刀压力实际值的模型精度进行比较,结果表明,基于实际值的模型误差为2.12%,基于设置值的模型误差为5.42%,基于实际值模型的精度优于基于设置值的模型。进一步分析具体数据发现,基于刮刀压力设置值模型误差较大的原因是:不同设置值对应的实际值波动较大,且设置粒度分辨力无法完全区分不同设置值对应的实际值。由于设置值和实际值存在较大差异,印刷时钢网承受的压力与预设的压力值范围不同,导致实际的下锡量与参数调整时预想不同,所以刮刀压力设置值的印刷质量预测模型精度较差。 相似文献
40.
张靖 《微电子学与计算机》2010,27(11)
充分利用现有成熟预测模型的优势,取长补短,合理选取预测模型,结合负载影响因素,串联或者并联各模型输入或者输出,综合预测,进行网络设备动态负载预测.综合利用灰色和BP神经网络预测模型,并对其算法加以改进来提高预测准确度,分析并提出了一种综合预测模型,给出了具体的预测方法以及过程,并对预测结果进行分析,提高了预测精度,达到了预测目的.实际应用证明,该模型及方法在网络设备负载定量预测方面具有良好的效果,有较好的参考和使用意义. 相似文献