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基于贝叶斯正则化BP神经网络的超临界二氧化碳流动阻力特性预测

伍权 朱萌 陈磊 卿浩然 周琳刚 许凯 苏胜 胡松 刘辉 向军

热力发电2022，Vol.51Issue(6)：P.50-58,9.
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热力发电2022，Vol.51Issue(6)：P.50-58,9.DOI:10.19666/j.rlfd.202112259

基于贝叶斯正则化BP神经网络的超临界二氧化碳流动阻力特性预测

伍权 1朱萌 2陈磊 2卿浩然 2周琳刚 2许凯 2苏胜 2胡松 2刘辉 1向军2

作者信息

  • 1. 国家能源集团新能源技术研究院有限公司,北京102209
  • 2. 华中科技大学煤燃烧国家重点实验室,湖北武汉430074
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摘要

关键词

超临界二氧化碳/流动/摩擦压降/神经网络/圆管

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

伍权,朱萌,陈磊,卿浩然,周琳刚,许凯,苏胜,胡松,刘辉,向军..基于贝叶斯正则化BP神经网络的超临界二氧化碳流动阻力特性预测[J].热力发电,2022,51(6):P.50-58,9.

基金项目

国家自然科学基金项目(U20A20303) （U20A20303）

国家能源集团科技项目(GJNY2030XDXM-19-10.1)。 （GJNY2030XDXM-19-10.1）

热力发电

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-3364

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