利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)大型海藻熱解制油的研究

1.5萬字 41頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要 我國(guó)的能源問題日益嚴(yán)重，海藻熱解制油有利于緩解這一問題。
本文重點(diǎn)介紹了熱解制油實(shí)驗(yàn)的原理和過程。本次實(shí)驗(yàn)采用的是0.25mm的藻粉，在改裝的慢速升溫干餾爐中快速熱解。實(shí)驗(yàn)采用三級(jí)冷卻，第一級(jí)采用冰水混合物，二三級(jí)采用的是干冰和丙酮的混合物。本次實(shí)驗(yàn)主要考慮的是溫度和載氣流對(duì)產(chǎn)油率的影響。
在建立模型時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)的。利用其中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱和編程的方法建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)分別是traingdm函數(shù)和trainlm函數(shù)。經(jīng)過訓(xùn)練網(wǎng)路都達(dá)到了預(yù)定的精度范圍內(nèi)。預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)驗(yàn)的結(jié)果相比：利用traingdm函數(shù)訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)的相對(duì)誤差分別是8.62%和4.69%，利用trainlm函數(shù)訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)的相對(duì)誤差分別是6.97%和221%。實(shí)驗(yàn)表明利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)大型海藻熱解制油的方法是可行的。
本文最后總結(jié)了全文，并且對(duì)以后的研究工作做了展望。


關(guān)鍵詞 海藻制油 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) MATLAB 預(yù)測(cè)