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| 基于GA-BP算法的气化配煤灰熔点预测 | |
| 作者单位： | ;1.西安科技大学化工学院;2.西安科技大学计算机学院;3.神华宁夏煤业集团有限责任公司 |
| 摘 要： | 为了提高气化配煤煤灰流动温度预测的精度和稳定性,提出将遗传算法(GA)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的预测方法,采用GA优化BP神经网路的权值和阈值,再用BP算法训练网络,结合仿真实验分析比较了GA-BP网络算法与常规BP神经网络方法的精度和稳定性。结果表明:GA-BP网络改善了BP网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点,经GA优化的BP神经网络预测方法的预测精度高于BP网络算法,将其应用于气化配煤灰熔点预测有效可行。 |
| 关 键 词： | 流动温度 BP神经网络 遗传算法 预测模型 |
Prediction of Coal Ash Fusion Characteristics of Blended Coals for Gasification Based on Genetic Algorithm and BP Neural Network |
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