粒子群优化算法在煤炭发热量预测中的应用
根据已测定的煤中收到基全水、收到基灰分、干燥基灰分和收到基挥发分的含量,建立了基于BP神经网络的煤炭发热量预测模型,并采用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值和阈值,实现了对煤炭发热量的快速预测.仿真及实验结果表明,经粒子群优化算法优化后的预测模型可用于煤质分析,且学习精度高,稳定性和鲁棒性好.
煤质分析、发热量预测、粒子群优化算法、BP神经网络
38
TD67(矿山电工)
2012-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
50-53
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煤质分析、发热量预测、粒子群优化算法、BP神经网络
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TD67(矿山电工)
2012-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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