G—BP算法在烧结矿FeO指标预测中的应用

来源 :东北大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yangtianlin888

【摘要】

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实现烧结过程工艺参数的优化, 首先要进行烧结矿质量预测. 采用遗传算法与BP神经网络相结合的方法, 建立了烧结矿FeO含量预测模型, 并改进BP学习算法.仿真表明,该方法可以优

【作者】

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张军红沈峰满谢安国

【机构】

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东北大学材料与冶金学院,鞍山科技大学

【出处】

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东北大学学报

【发表日期】

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2002年11期

【关键词】

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G-BP算法烧结矿铁矿石遗传算法神经网络 FEO 含量预测氧化亚铁 ?iron ore sintering Genetic Algorithms

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实现烧结过程工艺参数的优化, 首先要进行烧结矿质量预测. 采用遗传算法与BP神经网络相结合的方法, 建立了烧结矿FeO含量预测模型, 并改进BP学习算法.仿真表明,该方法可以优化神经网络结构, 缩短学习时间. 与传统的BP神经网络模型相比, 预测值与实际值间的相对误差由6.534%降低至1.400%, 其精度高于传统BP网络模型.该方法为实现在线预测奠定基础.

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