东北大学学报（自然科学版）

东北大学学报:自然科学版 ›› 2002, Vol. 23 ›› Issue (11): 1073-1075.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2002.11.015

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G-BP算法在烧结矿FeO指标预测中的应用

张军红;沈峰满;谢安国   

  1. 东北大学材料与冶金学院;东北大学材料与冶金学院;鞍山科技大学辽宁沈阳　110004;辽宁沈阳　110004;辽宁鞍山　114002
  • 收稿日期:2002-11-30 修回日期:2002-11-30 出版日期:2002-11-15 发布日期:2014-10-22
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  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(59974006)·

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  • Received:2002-11-30 Revised:2002-11-30 Online:2002-11-15 Published:2014-10-22
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摘要： 实现烧结过程工艺参数的优化,首先要进行烧结矿质量预测·采用遗传算法与BP神经网络相结合的方法,建立了烧结矿FeO含量预测模型,并改进BP学习算法·仿真表明,该方法可以优化神经网络结构,缩短学习时间·与传统的BP神经网络模型相比,预测值与实际值间的相对误差由6534%降低至1400%,其精度高于传统BP网络模型·该方法为实现在线预测奠定基础·

关键词: 铁矿石, 烧结, 遗传算法, 神经网络, BP算法, FeO含量, 预测

Abstract: -

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