【摘 要】
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对于垂直对撞流干燥系统，该文给出了一种利用神经网络外推预测干燥过程降水率的方法。为了提高预测的快速性和准确性，针对BP算法的缺点，该文给出了基于目标函数的一阶和二阶导数同时优化学习率和确定动量系数的方法，并将这种方法应用于外推预测物料降水率的过程之中。仿真结果表明，对于运动规律十分复杂，目前仍无法从其内部的运动机理和传热传质特性出发预测干燥过程降水率的一类高强度的干燥方式而言，该文所提出的神经网络
【机 构】
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交通大学 科学院工程热物理研究所(北京)
【出 处】
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中国工程热物理学会传热传质学学术会议
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对于垂直对撞流干燥系统，该文给出了一种利用神经网络外推预测干燥过程降水率的方法。为了提高预测的快速性和准确性，针对BP算法的缺点，该文给出了基于目标函数的一阶和二阶导数同时优化学习率和确定动量系数的方法，并将这种方法应用于外推预测物料降水率的过程之中。仿真结果表明，对于运动规律十分复杂，目前仍无法从其内部的运动机理和传热传质特性出发预测干燥过程降水率的一类高强度的干燥方式而言，该文所提出的神经网络模型能够较正确、快速地预测干燥过程中物料降水率的变化。
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