| 基于GA-BP神经网络的带提升管内循环流化床循环流率预测 |
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| 引用本文： | 陈鸿伟,尹猛.基于GA-BP神经网络的带提升管内循环流化床循环流率预测[J].锅炉技术,2013(1):26-31. |
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| 作者姓名： | 陈鸿伟 尹猛 |
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| 作者单位： | 华北电力大学能源动力机械工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(50876030) |
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| 摘 要： | 自行搭建了带提升管的内循环流化床试验台,研究了提升管风速、气化室风速、颗粒平均粒径、床层高度对循环流率的影响。基于遗传算法优化BP神经网络原理,建立了GA-BP人工神经网络模型,用来预测带提升管的内循环流化床的颗粒循环流率。通过对GA-BP神经网络模型颗粒循环流率的预测值与试验值的比较发现:当隐含层数目为22时,最大相对误差为±6.6917%,误差的均方差为2.899%。该模型预测数据与试验值比较吻合,能够较好的预测颗粒循环流率。
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| 关 键 词： | 遗传算法 BP神经网络 颗粒循环流率 内循环流化床 |
Prediction of Solid Circulation Rate in an Internal Circulating Fluidized Bed with Draft Tube Based on Gentic Algorithm BP Neural Network |
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| CHEN Hong-wei,YIN Meng.Prediction of Solid Circulation Rate in an Internal Circulating Fluidized Bed with Draft Tube Based on Gentic Algorithm BP Neural Network[J].Boiler Technology,2013(1):26-31. |
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| Authors: | CHEN Hong-wei YIN Meng |
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| Affiliation: | (School of Energy,Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,China) |
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| Abstract: | |
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