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摘要:
生物质发电是生物质能利用的一种重要技术,生物质气化是生物质发电的核心环节.国内外很多学者为改进生物质的气化效率在多方面对其进行了建模与研究,通常采用动力学方法进行生物质气化建模.生物质气化过程复杂,动力学建模需要详尽的物性参数,而这些参数往往难以直接获得.针对机理建模的缺陷,选取小麦秸秆作为实验对象,记录气化反应的初始参数和结果,再用神经网络拟合小麦秸秆的气化反应过程,建立基于BP神经网络的生物质气化模型,并依据实验数据对模型进行仿真验证.结果表明,模型对小麦秸秆气化反应过程特性具有较好的模拟预测作用.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的生物质气化建模
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 生物质发电 气化过程 BP神经网络
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 176-179
页数 4页 分类号 TP319
字数 3394字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.181280
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 赵乘麟 邵阳学院信息工程学院 36 52 4.0 5.0
2 刘军德 邵阳学院机械与能源工程学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
生物质发电
气化过程
BP神经网络
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导