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基于粒子群神经网络的气化炉温度监测模型应用分析

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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.

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来源
《中国仪器仪表》 |2013年第2期|37-39|共3页
作者
贾群;
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作者单位

淮南师范学院电气信息工程学院,安徽淮南232028;

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正文语种 chi
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关键词
粒子群; 神经网络; 气化炉温度;

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