一种基于Elman神经网络模型的秸秆热值预测方法
基本信息
| 申请号 | CN201710388891.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107291994A | 公开（公告）日 | 2017-10-24 |
| 申请公布号 | CN107291994A | 申请公布日 | 2017-10-24 |
| 分类号 | G06F17/50(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杜宇航;杨俊红;崔旭阳;雷万宁;黄涛;高琳;贾晨;邓磊 | 申请（专利权）人 | 陕西启迪瑞行清洁能源科技有限公司 |
| 代理机构 | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人 | 天津大学;陕西启迪瑞行清洁能源科技有限公司 |
| 地址 | 300072 天津市南开区卫津路92号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于Elman神经网络模型的秸秆热值预测方法，包括以下步骤：(1)数据的归一化和输入：将秸秆的成分，即纤维素、半纤维素和木质素的含量及秸秆对应的热值定义为一组数据，将所有数据进行归一化处理后输入至Matlab软件中；(2)确定神经网络的训练结构：将秸秆的三种成分：纤维素、半纤维素和木质素的含量作为输入参数，对应的神经网络的输入层神经元为3个；秸秆的热值作为输出参数，对应神经网络的输出层神经元为1个；确定隐含层的神经元数目；(3)确定训练函数和训练次数；(4)训练神经网络：(5)利用神经网络进行预测并对误差进行分析。本发明方法具有预测精度高，泛化能力好，可靠性高的优点。 |
