垃圾焚烧炉蒸发量预测可行性研究

摘要：

本文建立基于梯度下降算法的4层神经网络,选取一次风、炉膛温度等14个参数作为输入变量,蒸发量作为输出变量,进行蒸发量预测的数据训练及预测误差分析.分别进行10、13、16、19min蒸发量预测,相关系数R2分别为:0.72、0.71、0.45、0.07、13min内预测误差相对较小,对工程提前控制相关参数,保持蒸发量平稳有较大意义.

关键词：神经网络、垃圾炉排炉、蒸发量预测

分类号：X705;TK229.66;TP391.41

资助基金：上海市科委项目18DZ1202601

在线出版日期：2021-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：61-62