期刊文献+

烧结矿质量预测的BP网络模型 被引量:4

BP Network Model for Forcasting Sinter Quality
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 利用遗传算法与神经网络相结合的方法 ,建立了烧结矿质量预测模型 ,并改进BP网络学习算法 ,预测烧结矿FeO质量分数wFeO 和烧结矿碱度R指标 .仿真结果表明 。 By combining the GA with BP network,a predictive model of sinter quality is established,the learning method to improve BP neural network is presented,and FeO's w FeO and R index of sinters has been predicted.The results of simulation show that through the model,the satisfactory predictive results can be obtained by the model.
出处 《鞍山钢铁学院学报》 2001年第6期406-408,共3页 Journal of Anshan Institute of Iron and Steel Technology
关键词 烧结矿 碱度 质量预测 学习算法 仿真结果 神经网络 遗传算法 模型 sintering Genetic Algorithms BP network quality prediction
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献2

  • 1F. Patisson,J. P. Bellot,D. Ablitzer. Study of moisture transfer during the strand sintering process[J] 1990,Metallurgical Transactions B(1):37~47
  • 2陈宝林最优化理论与算法[M].

共引文献28

同被引文献60

引证文献4

二级引证文献14

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部