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10.3969/j.issn.1005-8141.2014.12.009

基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究

引用
为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Ada-boost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型.结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测.结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据.

原煤生产成本、BP神经网络、Adaboost算法、预测

30

O242.1(计算数学)

国家科技支撑计划项目2013BAH12F01

2014-12-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

1444-1446,1462

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1005-8141

51-1448/N

30

2014,30(12)

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