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杨建国, 赵虹, 岑可法. 基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型[J]. 煤炭学报, 2006, (2).
引用本文:
杨建国, 赵虹, 岑可法. 基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型[J]. 煤炭学报, 2006, (2).
基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型
杨建国
,
赵虹
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岑可法
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采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了较高的预测精度.
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