基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对生物法烟气NOx净化技术的脱除效果进行有效精确地预测,是该技术在应用中具有高效稳定的性能的前提,只有满足这一条件才有可能被推广应用.本研究基于所在实验室处置模拟烟气净化装置中的脱氯装置,采集相关数据并使用了BP神经网络这一智能算法对净化过程进行建模与预测最后验证了预测的结果.结果表明建立此类技术的BP神经网络模型是可行的,模型具有预测的作用,并可为后续的研究提供一定参考与基础,在将来的研究工作中结合成熟的自动控制技术、运用精密的传感器件收集各影响因素的水平与大小.系统通过得到各种数据不断地对网络进行训练与自适应来产生一个精确的处置模型,进而调整各种影响因素的水平以达到实现高效稳定脱除的目标.有望推进生物法脱硫脱氮技术在工业上运用的进程,同时也为理论方面的研究提供一定的参考价值.
推荐文章
基于BP神经网络的地震预测研究
BP神经网络
震级
安全
地震预测
利用BP神经网络模拟预测夏季降水场
人工神经网络
BP模型
模拟预测
降水场
基于BP神经网络技术的网络时延预测研究
时延预测
基函数中心
Matlab仿真
BP神经网络
基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究
V形自由折弯
回弹
BP神经网络
改进粒子群算法
全局搜索能力
收敛精度
泛化能力
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于BP神经网络的生物法烟气NOx净化的模拟与预测研究
来源期刊 资源节约与环保 学科
关键词 BP神经网络 生物法 烟气 脱氮技术 脱除率
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 工业节能技术
研究方向 页码范围 30-31
页数 2页 分类号
字数 1456字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙珮石 云南大学工程技术研究院 64 717 16.0 23.0
2 王洁 云南大学工程技术研究院 36 291 10.0 15.0
3 邹平 云南大学工程技术研究院 21 100 6.0 8.0
4 李传宽 云南大学工程技术研究院 4 10 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
共引文献  (26)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2012(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2013(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2014(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
生物法
烟气
脱氮技术
脱除率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
资源节约与环保
月刊
1673-2251
12-1377/X
16开
天津市
6-202
1983
chi
出版文献量(篇)
14215
总下载数(次)
17
总被引数(次)
22928
论文1v1指导