控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2008年
4期
791-793
,共3页
灰色模型%神经网络%组合预测模型%烧结矿%碱度
灰色模型%神經網絡%組閤預測模型%燒結礦%堿度
회색모형%신경망락%조합예측모형%소결광%감도
针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(I,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10W与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%.
針對鋼鐵生產過程中燒結礦堿度檢測的難題,利用灰色預測的GM(I,1)模型與BP神經網絡進行組閤,建立瞭灰色神經網絡的燒結礦堿度組閤預測模型,選取10W與礦堿度有關的輸入變量,對這些變量分彆進行灰色GM(1,1)預估,再進行BP神經網絡預測,穫得燒結礦堿度預測結果,倣真結果的相對誤差小于0.005%.
침대강철생산과정중소결광감도검측적난제,이용회색예측적GM(I,1)모형여BP신경망락진행조합,건립료회색신경망락적소결광감도조합예측모형,선취10W여광감도유관적수입변량,대저사변량분별진행회색GM(1,1)예고,재진행BP신경망락예측,획득소결광감도예측결과,방진결과적상대오차소우0.005%.
