神经网络预测煤焦高温气化反应速率研究
Coal Conversion（2007）
Abstract
神华大柳塔煤和兖州北宿煤都是气流床气化的优良煤种.通过三种算法的比较,采用BP神经网络的L-M算法,分析煤的制焦终温与制焦升温速率、气化反应温度、Vdaf和煤焦H/C原子比等不同因子对煤焦气化反应速率模型预测精度的影响,建立了基于Matlab下神华大柳塔单煤种四因子和神华-兖州双煤种五因子煤焦高温气化反应速率神经网络预测模型,得到比较满意的结果,其相对误差分别是0.167和0.264.
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Key words
neuron network,elevated temperature,coal gasification,L-M algorithm
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