生物质气化过程的神经网络模型拟合方法

• 作者: 张瑞祥 李大中 韩璞
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生物质 气化过程 神经网络模型 预测
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 539-543
• 页数: 5页
• 分类号: TK6:0141.4
• 字数: 3767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-0096.2008.05.007

摘要

用神经网络模型来拟合生物质气化过程的特性,以影响气化过程的主要因素:温度(T)和气化剂当量比(α)作为网络输入,气化燃气组分为网络输出,通过调整网络的权值和阈值,对神经网络模型训练学习,来预测气化过程特性.仿真表明,该模型对生物质气化反应过程特性有较好的预测性能,具有一定的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩璞	华北电力大学自动化系	272	4579	35.0	54.0
2	李大中	华北电力大学自动化系	92	613	13.0	17.0
3	张瑞祥	华北电力大学自动化系	5	43	5.0	5.0