四川大学学报(工程科学版)
四川大學學報(工程科學版)
사천대학학보(공정과학판)
JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY
2003年
5期
115-118
,共4页
铜锍吹炼%样本预处理%神经网络%预报模型
銅锍吹煉%樣本預處理%神經網絡%預報模型
동류취련%양본예처리%신경망락%예보모형
在对样本数据进行预处理的基础上,建立一个具有自适应残差补偿的改进BP神经网络动态预报模型,并对神经网络的学习参数进行自适应调整.将该模型应用于铜锍吹炼过程所需的氧气量进行预报.仿真结果表明,预报最大相对误差为3.97%,最小相对误差可以达到0.11%.该模型已应用于实际生产,具有精确度高、实用的优点.
在對樣本數據進行預處理的基礎上,建立一箇具有自適應殘差補償的改進BP神經網絡動態預報模型,併對神經網絡的學習參數進行自適應調整.將該模型應用于銅锍吹煉過程所需的氧氣量進行預報.倣真結果錶明,預報最大相對誤差為3.97%,最小相對誤差可以達到0.11%.該模型已應用于實際生產,具有精確度高、實用的優點.
재대양본수거진행예처리적기출상,건립일개구유자괄응잔차보상적개진BP신경망락동태예보모형,병대신경망락적학습삼수진행자괄응조정.장해모형응용우동류취련과정소수적양기량진행예보.방진결과표명,예보최대상대오차위3.97%,최소상대오차가이체도0.11%.해모형이응용우실제생산,구유정학도고、실용적우점.
