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基于遗传算法优化神经网络的 SCR 催化剂失效预测
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文件大小: 470kb
下载次数: 0
上传时间: 2018-06-24
详细说明： 该文使用神经网络结合遗传算法编制计算软件来实现 选择性催化还原技(selective catalytic reduction，SCR)催化剂 的失效预测功能，并在此基础上制定催化剂清洗再生流程。 以 49 份运行环境不同的 SCR 催化剂为研究对象，使用灰色 关联度分析法对原始数据进行预处理，最终确定以燃料钾含 量等 7 个变量作为网络输入，以催化剂的相对活性作为网络 输出。在 Matlab 环境下编程，构建按误差逆传播算法训练 的多层前馈网络(back propagation，BP)神经网络。之后，针 对 BP 神经网络结构上的缺陷，进行基于遗传算法优化的神 经网络建模研究。结果表明，遗传算法优化后的 BP 网络 (back propagation ggenetic algorithm， GABP)预测精度和数据 拟合能力均有所提高。最后，该文总结出一种较为完善的催 化剂清洗再生流程。本软件可有效指导工业应用中煤种、 SCR 催化剂以及催化剂中毒后的清洗再生技术路线的选型
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