利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測大型海藻熱解制油的研究.doc
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利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測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。 本文重點介紹了熱解制油實驗的原理和過程。本次實驗采用的是0.25mm的藻粉,在改裝的慢速升溫干餾爐中快速熱解。實驗采用三級冷卻,第一級采用冰水混合物,二三級采用的是干冰和丙...
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利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測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。
本文重點介紹了熱解制油實驗的原理和過程。本次實驗采用的是0.25mm的藻粉,在改裝的慢速升溫干餾爐中快速熱解。實驗采用三級冷卻,第一級采用冰水混合物,二三級采用的是干冰和丙酮的混合物。本次實驗主要考慮的是溫度和載氣流對產(chǎn)油率的影響。
在建立模型時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用MATLAB軟件實現(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)測的結(jié)果與實驗的結(jié)果相比:利用traingdm函數(shù)訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)的相對誤差分別是8.62%和4.69%,利用trainlm函數(shù)訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)的相對誤差分別是6.97%和221%。實驗表明利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測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
1.5萬字 41頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要 我國的能源問題日益嚴(yán)重,海藻熱解制油有利于緩解這一問題。
本文重點介紹了熱解制油實驗的原理和過程。本次實驗采用的是0.25mm的藻粉,在改裝的慢速升溫干餾爐中快速熱解。實驗采用三級冷卻,第一級采用冰水混合物,二三級采用的是干冰和丙酮的混合物。本次實驗主要考慮的是溫度和載氣流對產(chǎn)油率的影響。
在建立模型時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用MATLAB軟件實現(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)測的結(jié)果與實驗的結(jié)果相比:利用traingdm函數(shù)訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)的相對誤差分別是8.62%和4.69%,利用trainlm函數(shù)訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)的相對誤差分別是6.97%和221%。實驗表明利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測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
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