基于粒子群神经网络的气化炉温度监测模型应用分析

摘要：

通过分析粒子群和神经网络模型特点和适用范围,并针对煤气化工艺流程提出采用粒子群神经网络构建监测气化炉温度的基本思路,通过采用软测量技术手段可以实现实时监测气化炉温度,从而达到提高生产效率和为生产提供控制决策的目的.

关键词：粒子群、神经网络、气化炉温度

分类号：TS4;TP2

资助基金：淮南师范学院2011年度科学研究项目2011LK84

在线出版日期：2013-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：37-39