LMBP神经网络对TiO2光催化同时脱硫脱硝效率的预测

摘要：

本文基于改进的BP神经网络Levenberg Marquardt(LM)算法原理,经过训练,对TiO2光催化同时脱硫脱硝效率进行了预测研究。在最佳实验条件下,使用三层BP神经网络及L-M算法,预测了不同SO2和NOX浓度的光催化脱除效率，将预测结果和实验结果及其他BP算法进行了比较。结果表明,该算法稳定、快捷,预测准确,明显快于其他算法。

关键词： 消烟除尘 烟气脱硫 光催化剂 二氧化钛

作者: 赵毅 赵莉 靳晓洁 李娜

作者单位: 华北电力大学环境科学与工程学院 河北省保定市 071003

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008年生物质能技术发展及应用研讨会

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 219-224

在线出版日期: 2008-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）