计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
10期
318-322
,共5页
神经网络%萤火虫算法%烧结矿%氧化亚铁含量预测
神經網絡%螢火蟲算法%燒結礦%氧化亞鐵含量預測
신경망락%형화충산법%소결광%양화아철함량예측
Neural network%firefly algorithm%Sinter%FeO content prediction
研究烧结矿中FeO含量的准确预测问题,以指导工作人员及时调整配料方案及机器参数,保证高炉稳定运行.影响烧结矿FeO含量的因素较多,且FeO含量与影响因素之间呈现高度的非线性关系,传统预测方法无法准确预测FeO含量.为了提高FeO含量的预测精度,提出一种改进萤火虫算法和神经网络相结合的烧结矿FeO含量预测方法.利用改进的萤火虫算法优化BP神经网络的权值和阈值,提高算法的预测速度和精度.将改进方法与传统的BP算法和GA-BP算法进行比较,结果表明上述方法能够更准确有效的预测烧结矿中FeO的含量.
研究燒結礦中FeO含量的準確預測問題,以指導工作人員及時調整配料方案及機器參數,保證高爐穩定運行.影響燒結礦FeO含量的因素較多,且FeO含量與影響因素之間呈現高度的非線性關繫,傳統預測方法無法準確預測FeO含量.為瞭提高FeO含量的預測精度,提齣一種改進螢火蟲算法和神經網絡相結閤的燒結礦FeO含量預測方法.利用改進的螢火蟲算法優化BP神經網絡的權值和閾值,提高算法的預測速度和精度.將改進方法與傳統的BP算法和GA-BP算法進行比較,結果錶明上述方法能夠更準確有效的預測燒結礦中FeO的含量.
연구소결광중FeO함량적준학예측문제,이지도공작인원급시조정배료방안급궤기삼수,보증고로은정운행.영향소결광FeO함량적인소교다,차FeO함량여영향인소지간정현고도적비선성관계,전통예측방법무법준학예측FeO함량.위료제고FeO함량적예측정도,제출일충개진형화충산법화신경망락상결합적소결광FeO함량예측방법.이용개진적형화충산법우화BP신경망락적권치화역치,제고산법적예측속도화정도.장개진방법여전통적BP산법화GA-BP산법진행비교,결과표명상술방법능구경준학유효적예측소결광중FeO적함량.
