富通新能源生產(chǎn)銷(xiāo)售
秸稈顆粒機(jī)、
秸稈壓塊機(jī)、
木屑顆粒機(jī)等生物質(zhì)顆粒燃料成型機(jī)械設(shè)備，同時(shí)我們還有大量的楊木木屑顆粒燃料與松木木屑顆粒燃料出售。
生物質(zhì)顆粒燃料成型過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)過(guò)程，成型顆粒燃料的松弛密度等各項(xiàng)性能會(huì)受多種因素影響，用傳統(tǒng)的建模方法較難進(jìn)行確切描述。因此有必要用先進(jìn)的方法來(lái)建模和進(jìn)行參數(shù)的優(yōu)化。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種已經(jīng)普遍采用的建模方法，最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層前向BP網(wǎng)絡(luò)。浙江大學(xué)熱能工程研究所的殷春根博士應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)建立生物質(zhì)煤性能預(yù)測(cè)模型，文中不僅對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的問(wèn)題做了詳細(xì)的分析和實(shí)踐研究，還對(duì)混煤各個(gè)燃燒特性的數(shù)據(jù)和判別逐一進(jìn)行分析和確定；阮偉博士在殷春根博士的基礎(chǔ)上引入了kohonen自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了kohonen-BP混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)數(shù)據(jù)做預(yù)分類(lèi)，提高了BP網(wǎng)絡(luò)的自組織學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)“未知”煤種的正確辨識(shí)和仿真。另外，浙江大學(xué)的蔣林在研究生物質(zhì)型煤時(shí)，由于發(fā)現(xiàn)型煤特性與各個(gè)組分的特性之間存在高度非線(xiàn)形關(guān)系，并且可利用數(shù)據(jù)有限。若建立經(jīng)驗(yàn)回歸公式來(lái)估算型煤特性比較困難，且難以獲得很好的預(yù)測(cè)效果，而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上針對(duì)原來(lái)預(yù)測(cè)模型中搜索機(jī)制的不足，使用BP-GA混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效的解決了這一問(wèn)題。但是，局部最優(yōu)問(wèn)題是影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度的主要因素，局部最優(yōu)問(wèn)題和訓(xùn)練樣本不足帶來(lái)訓(xùn)練結(jié)果的不確定，進(jìn)而影響到模型的準(zhǔn)確性。而支持向量機(jī)可以解決這一問(wèn)題，應(yīng)用比較成功的是LS-SVM最小二乘支持向量機(jī)。它是標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)的一種擴(kuò)展，將二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線(xiàn)形方程組，降低了計(jì)算的復(fù)雜性，提高了求解精度。
綜上所述，本文將探討應(yīng)用支持向量等智能方法對(duì)生物質(zhì)成型過(guò)程建模和優(yōu)化。
相關(guān)顆粒機(jī)秸稈壓塊機(jī)產(chǎn)品：
1、
秸稈顆粒機(jī)
2、
木屑顆粒機(jī)
3、
秸稈壓塊機(jī)
