基于改进BP神经网络模型的原煤焦气化特性预测研究

• 作者: 林晓巍 陈鸿伟
• 来源期刊: 电站系统工程
• 学科: 工学
• 关键词: 煤气化 内外扩散 数值分析 改进BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TK16
• 语种: 中文

摘要

煤气化在煤炭资源高效洁净利用方面有重要意义.气化实验部分在自行搭建的热重分析仪上进行,研究了煤焦粒径、CO2流量、煤焦质量、气化温度对3种原煤焦气化反应的影响.研究结果表明,当煤焦粒径≤70μM,CO2流量为600 mL/min,煤焦质量为0.1g时,可以消除内外扩散对气化反应的影响.利用Matlab软件建立BFGS拟牛顿算法改进的BP神经网络模型,预测原煤焦气化转化率,通过对不同神经元个数的最大相对误差的比较,得出最优预测结果为含有1个隐含层,12个神经元节点数时,最大相对误差为8.1494％,最大偏差不超过0.0476,总体偏离程度很小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鸿伟		253	1807	18.0	29.0
2	林晓巍		8	20	3.0	3.0