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在自行搭建的三床串联化学链(TBS-CLC)生物质气化系统上研究了各控制参数(空气反应器风速、燃料反应器风速、循环物料质量和气化室床料高度)对循环流率的影响,将实验测得的129组数据作为训练样本和测试样本,利用反向传播(BP)神经网络模型、遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型即GA-BP模型和支持向量机(SVM)模型预测循环流率.结果 表明:循环流率随着燃料反应器风速增大而增大,但增幅逐渐变缓;循环流率随着空气反应器风速的增大、循环物料质量的增加、床料高度的减小而增大;GA-BP模型预测循环流率时,测试样本所得均方根误差为0.84110 kg/(m2·s),平均绝对百分比误差为4.42％,预测结果与实验值较吻合,该模型能较好地预测循环流率. 相似文献
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