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基于小波神经网络的化工安全评估
  • 496
  • 作者

    李晓利张峰光范家文

  • 单位

    太原理工大学矿业工程学院沙曲煤矿 山西太原030024山西柳林033000

  • 摘要
    鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,本文通过对小波神经网络的结构及学习算法的简要介绍,结合神经网络的自学习能力,提出一种充分利用小波变换时频局部化性质的小波神经网络安全评价方法,通过用小波神经网络评价方法与BP神经网络评价方法对某大型炼油化工厂相应原始数据进行分析、对比,表明该小波神经网络评价方法较BP神经网络评价方法收敛迅速,绝对误差小,预测精度高。
  • 关键词

    安全评价小波分析小波神经网络BP神经网络

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