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BP神经网络在优化配煤预测模型中的研究
  • 208
  • 作者

    李颖周俊虎

  • 单位

    浙江大学热能工程研究所浙江大学热能工程研究所 310027杭州.硕士生310027杭州.教授、博士生导师

  • 摘要
    由于掺配煤种煤质的波动 ,配煤是一个在不确定的条件下的优化问题 .传统的线性规划模型已不能解决这种非线性问题 ,而 BP神经网络这一非线性优化工具已成功地应用于混煤煤质特性的预测模型 .本文详细地分析了不同 BP神经网络模型的预测效果以及制约其预测效果的主要因素 (网络结构、学习样本数量、隐层节点数、学习精度 ) ,并发现学习样本数是影响 BP神经网络性能的关键
  • 关键词

    BP神经网络优化配煤煤质特性学习样本

  • 基金项目(Foundation)
    国家“八五”科技攻关项目(85-202-20-01)；
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