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基于改进型BP神经网络的煤炭发热量预测
被引量:
3
1
作者
蒋保阳
廖广州
+2 位作者
廖
源
曹鸿鹏
刘旭
《能源技术与管理》
2015年第1期178-180,共3页
煤炭发热量在煤炭工业生产中占据着重要的地位,是评价煤炭经济价值的重要参考依据。为了对煤炭发热量进行有效预测,尝试建立了数学模型进行求解。由于传统的神经网络模型存在着收敛速度慢、运算时间长等缺点,考虑到煤炭发热量主要受到...
煤炭发热量在煤炭工业生产中占据着重要的地位,是评价煤炭经济价值的重要参考依据。为了对煤炭发热量进行有效预测,尝试建立了数学模型进行求解。由于传统的神经网络模型存在着收敛速度慢、运算时间长等缺点,考虑到煤炭发热量主要受到其组成成分中水分和灰分的影响,且呈现非线性关系,建立了基于BP神经网络的非线性数学模型,并将其应用于煤炭发热量的预计研究中。实际的运行结果表明,该模型训练速度快、收敛时间短、运算结果比较符合实际情况,表明所建立的改进型BP神经网络模型可以有效用于煤炭发热量的预测研究中。
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关键词
选矿工程
非线性模型
煤炭发热量
预测
下载PDF
职称材料
题名
基于改进型BP神经网络的煤炭发热量预测
被引量:
3
1
作者
蒋保阳
廖广州
廖
源
曹鸿鹏
刘旭
机构
山东能源临沂矿业集团新驿煤矿
中国矿业大学应用技术学院
中国矿业大学资源学院
出处
《能源技术与管理》
2015年第1期178-180,共3页
基金
国家大学生创新创业计划(20121029129)
国家大学生创新创业计划(20121029130)
文摘
煤炭发热量在煤炭工业生产中占据着重要的地位,是评价煤炭经济价值的重要参考依据。为了对煤炭发热量进行有效预测,尝试建立了数学模型进行求解。由于传统的神经网络模型存在着收敛速度慢、运算时间长等缺点,考虑到煤炭发热量主要受到其组成成分中水分和灰分的影响,且呈现非线性关系,建立了基于BP神经网络的非线性数学模型,并将其应用于煤炭发热量的预计研究中。实际的运行结果表明,该模型训练速度快、收敛时间短、运算结果比较符合实际情况,表明所建立的改进型BP神经网络模型可以有效用于煤炭发热量的预测研究中。
关键词
选矿工程
非线性模型
煤炭发热量
预测
分类号
TD94 [矿业工程—选矿]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进型BP神经网络的煤炭发热量预测
蒋保阳
廖广州
廖
源
曹鸿鹏
刘旭
《能源技术与管理》
2015
3
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职称材料
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