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孟祥勇

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：青岛科技大学自动化与电子工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇得率
  • 1篇优化技术
  • 1篇预测控制
  • 1篇色素
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇燃烧
  • 1篇燃烧优化
  • 1篇网络
  • 1篇锅炉
  • 1篇锅炉燃烧
  • 1篇仿真
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇CFB锅炉
  • 1篇CFB锅炉燃...
  • 1篇MATLAB
  • 1篇测控

机构

  • 2篇青岛科技大学
  • 1篇核工业理化工...

作者

  • 2篇程换新
  • 2篇孟祥勇
  • 1篇孔玲玲

传媒

  • 1篇电子测量技术
  • 1篇石油化工自动...

年份

  • 2篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
BP神经网络预测控制在色素得率的应用被引量：3
2017年
根据葡萄皮色素提取工艺过程中的提取剂浓度、温度、pH、时间等影响因素与输出结果色素提取率这一变量之间的非线性关系,建立了改进的BP神经网络预测模型。针对传统BP学习算法收敛速度慢、存在局部极值等不足,引入动量项以改进该学习算法。结合实际数据,运用迭代优化的控制算法对网络的权值和阈值进行不断训练并利用MATLAB进行仿真验证。研究结果证明了改进后的BP神经网络对色素提取率的预测控制具有精度高、泛化能力强,实用性强的优点,为色素得率提供了良好的理论基础和预测方法。
程换新孟祥勇崔丽洁孔玲玲
关键词：BP神经网络预测控制MATLAB
CFB锅炉燃烧优化技术的研究被引量：1
2017年
分析了影响CFB锅炉燃烧效率的各种因素,分别建立了以模型输出为锅炉燃烧效率及NOx排放量的BP神经网络预测模型,并采用了遗传算法实现对模型参数进行全局优化。通过调整燃烧工况参数使锅炉燃烧效率和NOx排放最优,利用锅炉真实运行数据对神经网络经行训练。通过Matlab仿真,结果表明:该模型和算法对锅炉燃烧的优化是有效的。
程换新孟祥勇
关键词：燃烧优化仿真
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