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自动化技术
采用遗传算法优化的煤粉着火特性BP神经网络预测模型
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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动力工程
2006年01期

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