基于人工神經網絡的燃煤汞排放預測模型
| 論文類型 | 基礎研究,... | 發表日期 | 2014-12-04 |
| 來源 | 環境化學 | ||
| 作者 | 王凡； 劉宇； 王相鳳； 張辰； 曹晴； 張凡； 鄧雙； 陳 | ||
| 關鍵詞 | 燃煤煙氣； 預測模型； 汞形態； | ||
| 摘要 | 利用GA-BP 的人工神經網絡算法建立燃煤汞排放預測模型，確定煤中汞含量、煤的發熱量、煤中硫 含量、煤中氯含量、揮發份含量、排煙溫度作為輸入矢量，元素態汞、氧化態汞和顆粒態汞3 個因素作為輸出參 數，通過對20 個燃煤鍋爐汞排放形態的測試數據進行模型訓練，結合實際測試數據和預測數據對誤差來源進 行了分析． 通過對3 個樣本進行驗證，分析人工神經網絡的實際預測效果． 研究結果表明，訓練與預測的精度 都是符合汞排放預測實際要求的，預測精度達0． 895，分 |
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