基于人工神经网络的居民生活垃圾可燃成分热值预测
Prediction of household waste combustible component calorific value based on artificial neural network作者机构：西南交通大学地球科学与环境工程学院成都611756 广州泰迪智能科技有限公司广州510665
出 版 物：《环境工程学报》 (Chinese Journal of Environmental Engineering)
年 卷 期：2016年第10卷第2期
页 面：899-905页
核心收录：
学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学]
主 题：居民生活垃圾 热值 BP神经网络 RBF神经网络 ANFIS自适应神经模糊推理系统
摘 要：研究采用BP、RBF和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对生活垃圾可燃成分的热值进行预测。结果表明,BP神经网络模型的预测准确率为93.36%,RBF模型为96.87%,ANFIS模型为91.06%,3种模型均可用于可燃成分热值预测,但RBF模型的预测准确率相对较高,更适用于可燃垃圾的热值预测。
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