基于改进型BP神经网络的煤炭发热量预测 |
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作者姓名: | 蒋保阳 瘳广州 瘳源 曹鸿鹏 刘旭 |
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作者单位: | 1. 山东能源临沂矿业集团 新驿煤矿,山东 兖州 272100; 中国矿业大学 应用技术学院,江苏 徐州 221008 2. 山东能源临沂矿业集团 新驿煤矿,山东 兖州,272100 3. 中国矿业大学 资源学院,江苏 徐州,221116 4. 中国矿业大学 应用技术学院,江苏 徐州,221008 |
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基金项目: | 国家大学生创新创业计划(20121029129);国家大学生创新创业计划 |
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摘 要: | 煤炭发热量在煤炭工业生产中占据着重要的地位,是评价煤炭经济价值的重要参考依据。为了对煤炭发热量进行有效预测,尝试建立了数学模型进行求解。由于传统的神经网络模型存在着收敛速度慢、运算时间长等缺点,考虑到煤炭发热量主要受到其组成成分中水分和灰分的影响,且呈现非线性关系,建立了基于BP神经网络的非线性数学模型,并将其应用于煤炭发热量的预计研究中。实际的运行结果表明,该模型训练速度快、收敛时间短、运算结果比较符合实际情况,表明所建立的改进型BP神经网络模型可以有效用于煤炭发热量的预测研究中。
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关 键 词: | 选矿工程 非线性模型 煤炭发热量 预测 |
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