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研究应用人工神经网络方法对高炉炉温进行预测,确定了三层前向网络结构。针对基于梯度下降法的 BP 网络存在的学习效率低、收敛速度慢、易陷于局部极小状态、网络的泛化及适应能力较差等缺陷,介绍了采用了附加动量法及自适应学习率、合理选择激励函数等策略,对算法中的缺陷给出了改进措施。
高炉炉温预测 BP 算法的应用改进
【摘 要】
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研究应用人工神经网络方法对高炉炉温进行预测,确定了三层前向网络结构。针对基于梯度下降法的 BP 网络存在的学习效率低、收敛速度慢、易陷于局部极小状态、网络的泛化及适
【机 构】
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河北理工大学计算机与自动控制学院
【出 处】
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新疆钢铁
【发表日期】
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2007年4期
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