神经网络预测改性海绵铁除氧效果的研究

为实现改性海绵铁填充床除氧过程的自动化控制,研究了人工神经网络对改性海绵铁填充床除氧过程模拟仿真的可行性,采用误差反向传播网络(BP网络)建立了进水流量、改性海绵铁填充高度与溶解氧去除率之间关系的动态模型,并对不同的训练样本归一化方法和训练方法进行比较。结果表明,在网络隐含层层数为1、节点数为7时,采用归一化方法 1和有动态修正的训练方法能够较好地预测填充床对溶解氧的去除率,该模型可用于改性海绵铁填充床除氧过程的动态描述。