基于信息熵的生物质气化炉预测

• 作者: 罗伟 黄俊
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 生物质 气化炉 炉温 信息熵
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 环境与能源动力工程
• 页码范围: 242-246
• 页数: 5页
• 分类号: S216
• 字数: 4473字
• 语种: 中文

摘要

针对生物质气化过程的复杂特性，提出一种基于信息熵的生物质气化炉温度预测方法。首先，该模型利用灰色过程神经网络模型及预测模型对生物质气化炉的温度分别进行预测，通过使用信息熵法确定预测子模型的加权系数；然后把两个子模型进行加权集成，从而得到更加准确的炉温预测模型，确保了生物质气化炉温度的稳定控制。仿真效果表明了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗伟		98	224	9.0	10.0
2	黄俊		38	57	4.0	6.0