基于BP神经网络在卷烟焦油预测中的应用

摘要

提出利用数值优化改进的BP算法建立卷烟焦油的预测模型,以卷烟常规化学成分总糖、总氮、总氯作为神经网络的输入,焦油作为输出,并将这些指标作归一化处理,然后通过教师样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵,最后用训练好的网络对检验样本数据进行预测,预测效果相当显著,相对偏差在-1.81%～1.31%之间.