基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型

来源 :煤炭学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ZJWLMX

【摘要】

：

采用遗传算法（GA）对BP神经网络（结构和初始权值、阈值）进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标（Mad,Aad,Vad,Oad）,建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20

【作者】

：

杨建国赵虹岑可法

【机构】

：

浙江大学热能工程研究所能源洁净利用与环境工程教育部重点实验室

【出处】

：

煤炭学报

【发表日期】

：

2006年2期

【关键词】

：

煤粉着火温度遗传算法神经网络预测模型 pulverized-coal igniting temperature genetic algorithm

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采用遗传算法（GA）对BP神经网络（结构和初始权值、阈值）进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标（Mad,Aad,Vad,Oad）,建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明：预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了较高的预测精度.

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