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[机器学习] 基于遗传算法优化神经网络的 SCR 催化剂失效预测
说明: 该文使用神经网络结合遗传算法编制计算软件来实现 选择性催化还原技(selective catalytic reduction,SCR)催化剂 的失效预测功能,并在此基础上制定催化剂清洗再生流程。 以 49 份运行环境不同的 SCR 催化剂为研究对象,使用灰色 关联度分析法对原始数据进行预处理,最终确定以燃料钾含 量等 7 个变量作为网络输入,以催化剂的相对活性作为网络 输出。在 Matlab 环境下编程,构建按误差逆传播算法训练 的多层前馈网络(back propagation,BP)神经网络<lc1991224> 上传 | 大小:470kb