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应用神经网络方法预测生物质的热值

矫常命  蔡均猛  何芳  
【摘要】:应用人工神经网络方法对生物质的热值进行了预测,网络的训练数据集来自美国能源部的物料组成和特性数据库。神经网络以生物质的工业分析数据作为输入,采用56组数据对网络进行训练,以7组数据对网络进行验证。结果表明,网络输出值与实际值相比较的相对误差在0.08%以内。人工神经网络成功的预测各种生物质的热值,说明人工神经网络能够处理生物质的热值与工业分析各组分间的非线性关系。

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