基于人工神经网络的烧结矿FeO预报系统

• 作者: 蒋大军
• 来源期刊: 烧结球团
• 学科: 工学
• 关键词: 烧结矿FeO 影响因素 神经网络 改进设计 建模 网络训练
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 造块自动化
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TP1
• 字数: 3708字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8764.2005.03.009

摘要

针对现场烧结矿FeO控制复杂与难度大的实际,采用改进后的4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加,预报烧结矿FeO,为现场烧结矿FeO控制提供了新的可行方法.该网络结构设计先进合理,精度高,泛化能力强.训练误差平方和为0.0794,用训练样本集测试FeO输出,检验的绝对平均误差为0.109467,命中率97.81%.采用训练后网络预报,其绝对平均误差为0.1068255,命中率100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋大军		44	245	10.0	14.0