论文摘要
以高炉煤气为主要研究对象,基于BP神经网络引入粒子群算法优化BP神经网络的权值,通过调试和改进建立PSO-BP神经网络高炉煤气受入量预测模型,使企业实现对煤气的合理调度和平衡调整,研究结合唐山钢厂的历史数据对该模型进行训练和检验。研究结果表明,BP模型比未改进的BP模型更能精确地预测受入量,并解决了遗传算法（GA）优化BP神经网络容易陷入早熟收敛的问题。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李志刚,任雄朝,纪月
关键词: 高炉煤气,受入量预测,预测模型,神经网络,模型训练,模型检验
来源: 现代电子技术 2019年13期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 华北理工大学信息工程学院,华北理工大学电气工程学院
基金: 河北省自然科学基金资助项目(F2013209203)~~
分类号: TF083;TP183
DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.13.031
页码: 134-136+141
总页数: 4
文件大小: 1526K
下载量: 132
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