| G-BP算法在烧结矿FeO指标预测中的应用 |
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| 引用本文： | 张军红,沈峰满,谢安国.G-BP算法在烧结矿FeO指标预测中的应用[J].东北大学学报(自然科学版),2002,23(11):1073-1075. |
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| 作者姓名： | 张军红 沈峰满 谢安国 |
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| 作者单位： | 东北大学材料与冶金学院;东北大学材料与冶金学院;鞍山科技大学辽宁沈阳 110004;辽宁沈阳 110004;辽宁鞍山 114002 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(59974006)· |
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| 摘 要： | 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6534%降低至1400%,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·
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| 关 键 词： | 铁矿石 烧结 遗传算法 神经网络 BP算法 FeO含量 预测 |
| 文章编号： | 1005-3026(2002)11-1073-03 |
| 修稿时间： | 2002年5月20日 |
The Application of G-BP in FeO Content Prediction During Sintering |
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| -.The Application of G-BP in FeO Content Prediction During Sintering[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2002,23(11):1073-1075. |
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| Authors: | - |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ?iron ore sintering Genetic Algorithms neural network BP Algorithms FeO content prediction |
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