G-BP算法在烧结矿FeO指标预测中的应用 (2002年)

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文件名称：G-BP算法在烧结矿FeO指标预测中的应用 (2002年)
文件大小：745KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-11 00:21:09
自然科学 论文 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。