【摘 要】
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在Texaco水煤浆气化工艺中,合成气中各组分的含量是衡量气化效率的关键参数。以某厂Texaco气化装置为研究背景,设计了一种合成气组分含量的预测模型。该模型选取三层前馈神经
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室,华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目（2012CB720500）,国家自然科学基金重点项目（60736021）,高等学校博士学科点专项科研基金项目（20100101110066）
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在Texaco水煤浆气化工艺中,合成气中各组分的含量是衡量气化效率的关键参数。以某厂Texaco气化装置为研究背景,设计了一种合成气组分含量的预测模型。该模型选取三层前馈神经网络结构,并采用一种具有广义差分项的混沌差分进化算法（ChaoDEGD）作为模型参数的学习方法。ChaoDEGD算法在差分进化算法的变异操作中引入了广义的个体差异信息,并在不同进化时期,对不同适应度等级的个体施加混沌映射,保证了种群的多样性,帮助种群有效跳出了局部极小点。实验结果表明,基于ChaoDEGD的神经网络预测模型能够较好地估
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