燃气轮机技术
燃氣輪機技術
연기륜궤기술
GAS TURBINE TECHNOLOGY
2009年
2期
42-46
,共5页
燃气轮机%煤%成浆性%神经网络%粒子群优化算法
燃氣輪機%煤%成漿性%神經網絡%粒子群優化算法
연기륜궤%매%성장성%신경망락%입자군우화산법
利用一种可以避免搜索陷入局部极值的粒子群算法对BP神经网络进行了改进,并利用粒子群神经网络对不同制浆煤种的成浆浓度进行预测,并建立了考虑七因子影响因素后的煤炭成浆浓度的神经网络预测模型.结果表明,粒子群优化神经网络模型能够迅速而精确地预测不同制浆煤种的成浆浓度,误差只有0.18%.同时验证了选取七因子神经网络的合理性.
利用一種可以避免搜索陷入跼部極值的粒子群算法對BP神經網絡進行瞭改進,併利用粒子群神經網絡對不同製漿煤種的成漿濃度進行預測,併建立瞭攷慮七因子影響因素後的煤炭成漿濃度的神經網絡預測模型.結果錶明,粒子群優化神經網絡模型能夠迅速而精確地預測不同製漿煤種的成漿濃度,誤差隻有0.18%.同時驗證瞭選取七因子神經網絡的閤理性.
이용일충가이피면수색함입국부겁치적입자군산법대BP신경망락진행료개진,병이용입자군신경망락대불동제장매충적성장농도진행예측,병건립료고필칠인자영향인소후적매탄성장농도적신경망락예측모형.결과표명,입자군우화신경망락모형능구신속이정학지예측불동제장매충적성장농도,오차지유0.18%.동시험증료선취칠인자신경망락적합이성.
