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101.
热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 相似文献
102.
以Fe-Zn基废脱硫剂、煤、Na 2CO 3为原料进行高温炭热还原反应,制备了铁碳材料,实现了Zn和S的分离,有望能实现废脱硫剂的综合利用。考察不同工艺条件(配比,温度,时间)对铁碳材料品质,Zn单质分离效率和Na 2S的收率影响。结果表明: 反应温度≥900℃,煤∶废脱硫剂≥1,Na 2CO 3∶废脱硫剂≥1.5,反应时长≥2 h,Zn、S的分离回收效率可达到95%以上。且900℃制备的铁碳材料比表面高达193.6 m 2/g,介孔孔体积为0.028 cm 3/g,炭均匀附着于铁骨架。微电解-芬顿联用降解有机废水实验表明:仅微电解或微电解-芬顿联用(H 2O 2=COD=1500 mg/L)时,自制铁碳材料的稳定化学需氧量(COD)去除效率(41.78%、73.56%)都高于商业铁碳(8.43%、48.43%)。本文实验结果表明废脱硫剂与煤和碳酸钠混烧可实现废脱硫剂中Zn与S的分离回收,成功获得了比表面高、去除COD性能好的铁碳材料。 相似文献
103.
104.
本文研究了不同的热焖压力和时间对钢渣活性的影响和钢渣的不同掺量对水泥性能的影响.热焖工艺主要改善的是钢渣的膨胀性,熟料的7 d膨胀率为0.034%,未热焖的钢渣掺入15%和35%时膨胀率分别增加155.9%和311.8%,而1 MPa 1 h热焖后,相比于未热焖的情况,钢渣掺入15%和35%时分别降低77.0%、89.3%,钢渣掺量25%时,其3 d、7 d、28 d 抗压强度分别增加8. 0 MPa、3.6 MPa、2.7 Mpa,分别提高21.1% 、11. 3% 、6. 1%. 相似文献
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107.
108.
109.
110.