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对废轮胎胶粒使用流化床试验装置进行气化和脱硫，得到样本数据。使用BP神经网络建立气化产气热值和含硫气体排放特性预测模型，较好地实现了对试验数据的再现。在训练过程中，误差快速的单调下降，表明该网络的学习能力很强。模型很好的预测了试验工况，预测值和试验值的误差的数量级均在10^-6。
废轮胎胶粒气化脱硫BP神经网络预测
【摘 要】
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对废轮胎胶粒使用流化床试验装置进行气化和脱硫，得到样本数据。使用BP神经网络建立气化产气热值和含硫气体排放特性预测模型，较好地实现了对试验数据的再现。在训练过程中，误差
【机 构】
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河南科达东大国际工程有限公司,中石油华东设计院有限公司
【出 处】
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节能
【发表日期】
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2017年8期
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