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提出了采用人工神经网络方法来重点预测多元混合气体的爆炸上限,并将其与偏最小二乘线性回归、Le Chatelier方法相比较.仿真结果表明,BPNN的预测结果远好于PLSR以及Le Chatelier计算出的结果,由此表明BPNN对混合可燃气体的爆炸上限具有更好的预测和泛化能力.
基于多元混合气的爆炸上限预测
【摘 要】
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提出了采用人工神经网络方法来重点预测多元混合气体的爆炸上限,并将其与偏最小二乘线性回归、Le Chatelier方法相比较.仿真结果表明,BPNN的预测结果远好于PLSR以及Le Chatel
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院,江苏南京,211800
【出 处】
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现代化工
【发表日期】
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2016年2期
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