基于不同ANN模型对流化床颗粒内循环量的预测研究

陈鸿伟; 梁锦俊; 宋杨凡; 刘博朝; 刘玉强

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基于不同ANN模型对流化床颗粒内循环量的预测研究

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双循环流化床的颗粒内循环量直接决定了副流化床内的传热效果。为了解双流化床在其他工况下的传热效果,采用多种ANN模型对颗粒的内循环量进行预测。以一种新型双流化床冷态实验系统的60组工况运行结果作为数据来源,采用5种不同的人工神经网络(ANN)模型对颗粒内循环量进行预测,并同各个工况下的实验数据进行对比。采用主流化床流化风速、炉膛隔墙高度、主流化床初始床层高度这三个因素作为模型的特征值,将颗粒内循环量作为输出目标,以平均绝对百分比误差和均方根误差作为评价指标。结果显示GA-BP、SVM以及ELM三种模型具有比较理想的预测精度。

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来源
《华北电力大学学报》 |2021年第5期|113-120|共8页
作者
陈鸿伟; 梁锦俊; 宋杨凡; 刘博朝; 刘玉强;
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作者单位

华北电力大学能源动力与机械工程学院;

河北保定071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种类型锅炉;
关键词
双流化床; 颗粒内循环量; 遗传算法; 支持向量机; 极限学习机;

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