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| 改进Elman神经网络在氧化还原电位预测中的应用 | |
| 引用本文： | 蔡鑫,南新元,孔军.改进Elman神经网络在氧化还原电位预测中的应用[J].安徽大学学报(自然科学版),2014(2). |
| 作者姓名： | 蔡鑫 南新元 孔军 |
| 作者单位： | 新疆大学电气工程学院;江南大学物联网工程学院; |
| 基金项目： | 新疆高寒地区生物冶金温度智能控制系统研究基金资助项目(2012211A004) |
| 摘 要： | 基于氧化还原电位预测在金矿实际开发中的应用,提出用改进遗传算法优化的Elman神经网络预测氧化还原电位.采用具有动态反馈的OHF Elman神经网络,充分发挥其逼近任意非线性函数和动态预测的优势,同时用遗传算法弥补其训练速度慢和容易陷入局部最小的缺点.对遗传算法的适应度值和种群多样性进行改进,不仅可以保存优良个体而且可以提高搜索效率.以新疆某金矿的实测数据为例对模型进行论证,结果表明,该模型能达到较好的预测效果,在实际工作中具有一定参考价值和指导意义. |
| 关 键 词： | Elman神经网络 遗传算法 氧化还原电位预测 |
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