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动力配煤线性预测与非线性预测方法研究 被引量：3
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作者 陈栋楠 欧俭平 +2 位作者 马爱纯 周成建 廖文高 《金属材料与冶金工程》 CAS 2012年第2期44-48,共5页
分别采用线性加权平均、线性拟合、BP神经网络和Elman神经网络方法建立煤质特性预测模型,对混煤煤质特性进行预测。将四种方法的预测结果进行分析比较,辨别混煤煤质特性与各单煤煤质特性间的线性与非线性关系。分析表明:混煤的发热量、... 分别采用线性加权平均、线性拟合、BP神经网络和Elman神经网络方法建立煤质特性预测模型,对混煤煤质特性进行预测。将四种方法的预测结果进行分析比较,辨别混煤煤质特性与各单煤煤质特性间的线性与非线性关系。分析表明:混煤的发热量、水分、灰分和硫分与各单煤相应煤质特性具有简单的线性关系。其中,发热量、水分和硫分的线性拟合预测结果优于线性加权平均预测结果;混煤挥发分与各单煤挥发分之间呈非线性关系,Elman神经网络预测效果最佳。 展开更多
关键词 煤质预测 线性加权平均 线性拟合 BP神经网络 ELMAN神经网络
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