基于PSO-BP神经网络的飞灰含碳量测量方法

论文摘要

针对飞灰含碳量测量困难的问题,提出了基于粒子群算法优化BP神经网络的飞灰含碳量测量方法。以飞灰含碳量影响因素为模型的输入,飞灰含碳量为模型的输出,建立飞灰含碳量预测模型,并将预测结果和传统BP神经网络预测结果相比较。实验结果表明,该测量方法具有较高的预测精度。

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类型: 期刊论文

作者: 李力,陆金桂

关键词: 粒子群算法,神经网络,飞灰含碳量,预测模型

来源: 机械与电子 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 动力工程,自动化技术

单位: 南京工业大学机械与动力工程学院

分类号: TP183;TK227

页码: 68-71+76

总页数: 5

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标签：粒子群算法论文;  神经网络论文;  飞灰含碳量论文;  预测模型论文;