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城市生活垃圾的热值对于垃圾焚烧炉的燃烧效率的影响是非常重要的,垃圾的热值通过化学成份获得,通常采用卡路里检测获得,在本分析中,对垃圾物理成份和低热值之间的关系进行了研究,反向神经网络可以用于从垃圾物理成份中预测出垃圾的低热值,分析的结果表示,利用BP神经网络预测垃圾低热值的方法比常规方法要好.
基于遗传算法的城市生活垃圾热值BP神经网络预测模型研究
【摘 要】
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城市生活垃圾的热值对于垃圾焚烧炉的燃烧效率的影响是非常重要的,垃圾的热值通过化学成份获得,通常采用卡路里检测获得,在本分析中,对垃圾物理成份和低热值之间的关系进行了
【机 构】
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昆明理工大学信息及自动化学院,昆明,650093
【出 处】
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2006年中国西部地区信息技术学术研讨会
【发表日期】
：
2006年期
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