【摘 要】
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气流床气化技术受到广泛关注,一般工艺要求液态排渣,而灰渣粘度决定着气化炉排渣能否顺利.在灰渣粘度预测中,粘度与灰渣呈复杂的非线性映射关系,而目前尚未有成熟的模型.本文
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气流床气化技术受到广泛关注,一般工艺要求液态排渣,而灰渣粘度决定着气化炉排渣能否顺利.在灰渣粘度预测中,粘度与灰渣呈复杂的非线性映射关系,而目前尚未有成熟的模型.本文拟从模糊模型入手,采用遗传算法(GA)优化神经网络(BP)的初始权阈值,优化后的神经网络模型,再预测灰渣粘度值.预测过14组样本,将预测值同三种不同机理模型预测值比较,证明GA-BP模型预测值同实验值最接近,且精度明显较其它模型高.
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