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文檔簡(jiǎn)介
1、居民生活垃圾可燃成分具有較高的熱值,若能充分回收利用將其能源化,對(duì)能源危的可持續(xù)利用具有非常重大的意義。
本文選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,以在居民小區(qū)采取的生活垃圾所測(cè)定的試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),選擇PE/PP、紙類、橡膠、含水率以及干基氫各含量作為模型的輸入?yún)?shù),居民生活垃圾可燃成分的低位熱值為輸出參數(shù),并分別基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS),對(duì)低位熱值建立了預(yù)測(cè)模型。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2、模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為93.36%,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為96.87%,自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)的模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確為91.06%。對(duì)比三種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可知:BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)模型均可用于可燃成分熱值的預(yù)測(cè)。ANFIS模型具有極高的模型擬合效果,但模型的驗(yàn)證誤差相對(duì)較大,使該模型平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較低。BP模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相對(duì)較高,能較好的對(duì)可燃成分熱值進(jìn)行預(yù)測(cè),但其效果要低于RBF模型。R
3、BF模型在BP模型的基礎(chǔ)上加入了線性控制,使模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率有了較大提高。由此證明:RBF模型更適用于居民生活垃圾可燃成分的低位熱值預(yù)測(cè),能獲得令人更為滿意的結(jié)果。
當(dāng)PE/PP、紙類、橡膠、含水率以及干基氫各含量分別為31.66%、59.94%、0.03%、31.37%、8.74%時(shí),經(jīng)RBF模型預(yù)測(cè)后得到的低位熱值為16352.61kJ/kg,其處于RDF物料所要求熱值范圍,故用居民生活垃圾中的可燃成分生產(chǎn)RDF具有一定的
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