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采用遗传算法优化的煤粉着火特性BP神经网络预测模型
被引：12
作者：
杨建国
[1
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翁善勇
[2
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赵虹
[1
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岑可法
[1
]
机构：
[1] 浙江大学
[2] 能源洁净利用与环境工程教育部重点实验室
来源：
关键词：
动力机械工程;
预测模型;
遗传算法;
BP神经网络;
煤粉;
着火稳定性;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TK16 [燃料与燃烧];
学科分类号：
摘要：
利用热分析(TG-DTG)数据建立了煤粉着火稳定性指数CI,它是煤粉着火温度与燃烧强度的综合反映。采用遗传算法(GA)对BP神经网络结构进行了优化,获得了影响煤粉着火稳定性指数CI的主要煤质指标(Mad、Aad、Qnet,ad、Oad、焦渣特征CRC)和最优BP神经网络的隐层数、神经元数、激活函数,建立了煤粉着火稳定性指数的优化BP神经网络预测模型。对20个校验样本进行了预测,得到了较高的预测精度。图4参8
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