【摘 要】
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基于中冶宝钢某厂的24个月的机械运输设备运行数据,首先利用单层隐含层的BP神经网络预测下月回报率,提出了对模型的输入层、隐含层及其节点数的改进方案,保证模型拟合程度高
【机 构】
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上海应用技术大学理学院,宝山钢铁股份有限公司,中冶宝钢技术服务有限公司
【基金项目】
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上海市高校青年教师培训资助计划(ZZyyx15014);上海应用技术大学校级产学研合作平台文科工程设计(10210Q172106);上海应用技术大学引进人才基金(39120K176013)项目资助
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基于中冶宝钢某厂的24个月的机械运输设备运行数据,首先利用单层隐含层的BP神经网络预测下月回报率,提出了对模型的输入层、隐含层及其节点数的改进方案,保证模型拟合程度高的同时也确保训练的高效和快速收敛。经过改进模型的训练,仅用了150次左右的训练就达到期望误差0.0005。将影响回报率的设备,选取数据进一步筛选,并利用MATLAB进行占比分析,使工程设备的回报率逐年上升。结合运输设备回报率的波动性,解决高利用高风险率机械运输设备的设定标准,通过双高设备出现问题的因素分析提出以“检”代“修”、以“修”代“换”
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