| 基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究 |
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| 引用本文： | 肖俊生,任祎龙,李文涛. 基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究[J]. 计算机测量与控制, 2015, 23(4) |
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| 作者姓名： | 肖俊生 任祎龙 李文涛 |
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| 作者单位： | 内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头,014010 |
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| 摘 要： | 针对标准BP神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题,利用粒子群算法的全局搜索性,将粒子群算法应用到BP神经网络训练中建立了PSO-BP神经网络模型,结果表明改进模型不仅可以克服传统BP网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力,将此模型应用到结晶器漏钢预报系统中,并用某钢厂采集到的历史数据对该模型进行训练与测试,与标准BP神经网络测试结果进行分析与比较,实验表明PSO-BP网络模型预报更加实时、准确,具有很好的应用前景.
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 BP神经网络 连铸 漏钢预测 |
Breakout Prediction Based on BP Neural Network with PSO Algorithms in Continuous Casting Process |
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| Xiao Junsheng,Ren Yilong,Li Wentao. Breakout Prediction Based on BP Neural Network with PSO Algorithms in Continuous Casting Process[J]. Computer Measurement & Control, 2015, 23(4) |
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| Authors: | Xiao Junsheng Ren Yilong Li Wentao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PSO algorithm BP neural network continues casting prediction of breakout |
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