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基于不同ANN模型对流化床颗粒内循环量的预测研究
被引量：
3
1
作者
陈鸿伟
梁锦俊
+2 位作者
宋杨凡
刘博朝
刘玉强
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期113-120,共8页
双循环流化床的颗粒内循环量直接决定了副流化床内的传热效果。为了解双流化床在其他工况下的传热效果,采用多种ANN模型对颗粒的内循环量进行预测。以一种新型双流化床冷态实验系统的60组工况运行结果作为数据来源,采用5种不同的人工神...
双循环流化床的颗粒内循环量直接决定了副流化床内的传热效果。为了解双流化床在其他工况下的传热效果,采用多种ANN模型对颗粒的内循环量进行预测。以一种新型双流化床冷态实验系统的60组工况运行结果作为数据来源,采用5种不同的人工神经网络(ANN)模型对颗粒内循环量进行预测,并同各个工况下的实验数据进行对比。采用主流化床流化风速、炉膛隔墙高度、主流化床初始床层高度这三个因素作为模型的特征值,将颗粒内循环量作为输出目标,以平均绝对百分比误差和均方根误差作为评价指标。结果显示GA-BP、SVM以及ELM三种模型具有比较理想的预测精度。
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关键词
双流化床
颗粒内循环量
遗传算法
支持向
量
机
极限学习机
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职称材料
题名
基于不同ANN模型对流化床颗粒内循环量的预测研究
被引量：
3
1
作者
陈鸿伟
梁锦俊
宋杨凡
刘博朝
刘玉强
机构
华北电力大学能源动力与机械工程学院
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期113-120,共8页
文摘
双循环流化床的颗粒内循环量直接决定了副流化床内的传热效果。为了解双流化床在其他工况下的传热效果,采用多种ANN模型对颗粒的内循环量进行预测。以一种新型双流化床冷态实验系统的60组工况运行结果作为数据来源,采用5种不同的人工神经网络(ANN)模型对颗粒内循环量进行预测,并同各个工况下的实验数据进行对比。采用主流化床流化风速、炉膛隔墙高度、主流化床初始床层高度这三个因素作为模型的特征值,将颗粒内循环量作为输出目标,以平均绝对百分比误差和均方根误差作为评价指标。结果显示GA-BP、SVM以及ELM三种模型具有比较理想的预测精度。
关键词
双流化床
颗粒内循环量
遗传算法
支持向
量
机
极限学习机
Keywords
double fluidized bed
particle internal circulation
GA
SVM
ELM
分类号
TK229 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不同ANN模型对流化床颗粒内循环量的预测研究
陈鸿伟
梁锦俊
宋杨凡
刘博朝
刘玉强
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
3
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