基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型

杨建国; 赵虹; 岑可法

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基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型

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采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了较高的预测精度.

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来源
《煤炭学报》 |2006年第2期|211-214|共4页
作者
杨建国; 赵虹; 岑可法;
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作者单位

浙江大学,热能工程研究所,能源洁净利用与环境工程教育部重点实验室,浙江,杭州,310027;

浙江大学,热能工程研究所,能源洁净利用与环境工程教育部重点实验室,浙江,杭州,310027;

浙江大学,热能工程研究所,能源洁净利用与环境工程教育部重点实验室,浙江,杭州,310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类煤的性质与测定;人工神经网络与计算;
关键词
煤粉; 着火温度; 遗传算法; 神经网络; 预测模型;

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