《表2 生物质颗粒湿度与输入参数的相关性》

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《基于LSTM神经网络的流化床干燥器内生物质颗粒湿度预测》

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其中，V12、V13、V23分别为两两电极间的相关速度；c12、c13、c23分别为对应的相关系数。此外，对于静电信号在时域和频域上共提取八个特征参数，以表征流化床内生物质颗粒的静电特性。八个特征参数分别是时域上的直流分量DC，交流分量AC，过零点个数N，偏斜度SKE，峰度KUR，频域上的平均波动频率AFF，功率谱的熵EN和其形状因子SF。结合加权相关速度VC，流化床出口处的温度T、湿度RH共确定11个预测模型的输入特征参数，输出特征参数为生物质颗粒湿度MC。对11个输入特征参数与输出特征参数进行皮尔逊相关性分析，如表2所示，其中RH、SF与MC的相关性很小，故剔除，于是降低输入参数维度为9。