基于Elman神经网络的秸秆成型燃料热值的预测

发布时间：2021-10-19 05:01

　　利用Matlab软件建立Elman神经网络的热值预测模型。该模型在学习中确定了玉米秸秆的热值与其纤维素、半纤维素和木质素质量分数之间的非线性关系。模型利用玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的质量分数作为输入,预测出玉米秸秆的热值。以秸秆的热值为因变量,秸秆的纤维素、半纤维素和木质素的质量分数为自变量,用训练组的数据建立线性回归模型。对线性回归模型与Elman神经网络模型的预测结果进行对比。线性回归模型预测值与实际值之间存在较大相对误差,而Elman神经网络模型预测值与实际热值的相对误差较小,最大相对误差为3. 5%,并且平均相对误差小于2%,线性回归模型预测效果远不如Elman神经网络模型预测效果。 

【文章来源】：煤气与热力. 2018,38(11)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 概述
2 Elman神经网络
3 Elman神经网络模型预测热值
4 Elman神经网络预测结果
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]我国南方地区几种常见生物质材料的热值测定[J]. 杨修飞,黄蕾,徐玉梅,孙克春,蔡良君.  节能. 2017(08)
[2]基于工业分析指标的生物质秸秆热值模型构建[J]. 程旭云,牛智有,晏红梅,刘梅英.  农业工程学报. 2013(11)
[3]基于改进BP神经网络的函数逼近性能对比研究[J]. 丁硕,巫庆辉.  计算机与现代化. 2012(11)
[4]基于Elman神经网络的动力配煤发热量及着火温度的预测[J]. 周孑民,朱再兴,刘艳军,彭好义,高强.  中南大学学报(自然科学版). 2011(12)
[5]基于OIF-Elman神经网络的燃气日负荷预测[J]. 王玲玲,宣大民,徐永生,苏刚.  煤气与热力. 2008(07)
[6]玉米秸秆主要成分及热值的测定与分析[J]. 岳建芝,张杰,徐桂转,杨世关,张百良.  河南农业科学. 2006(09)
[7]木质纤维素固体基质发酵物中半纤维素、纤维素和木素的定量分析程序[J]. 王玉万,徐文玉.  微生物学通报. 1987(02)



本文编号：3444201