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基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比

时浩 肖海平 刘彦鹏

发电技术2022,Vol.43Issue(1):139-146,8.
发电技术2022,Vol.43Issue(1):139-146,8.DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.20003

基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比

Prediction and Comparison of Ash Fusion Temperatures Based on BP Neural Network and Least Squares Support Vector Machine

时浩 1肖海平 1刘彦鹏2

作者信息

  • 1. 华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京市 昌平区 102206
  • 2. 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院,北京市 石景山区 100040
  • 折叠

摘要

关键词

BP神经网络(BPNN)/最小二乘支持向量机(LSSVM)/灰熔点/灰成分/结渣评判指标

分类

能源科技

引用本文复制引用

时浩,肖海平,刘彦鹏..基于BP神经网络和最小二乘支持向量机的灰熔点预测和对比[J].发电技术,2022,43(1):139-146,8.

基金项目

国家自然科学基金项目(51206047). (51206047)

发电技术

OACSCDCSTPCD

2096-4528

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