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气固循环流化床颗粒浓度波动信号的预测

李晓祥  石炎福  黄卫星  余华瑞  祝京旭  
【摘要】:结合重构相空间方法与人工神经网络法,建立了混沌时间序列预测模型. 应用此模型对f100 mm16 m的上行气固循环流化床系统中的FCC固体颗粒局部颗粒浓度波动信号进行了预测. 结果表明:循环流化床的颗粒浓度波动信号只能被短期预测,其长期行为是不可预测的,这从另一个角度说明气固循环流化床系统是一混沌系统.

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