基于自适应遗传神经网络的烧结矿化学成分超前预报模型

• 作者: 刘勇 孙鑫 程武山
• 来源期刊: 烧结球团
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应遗传算法 神经网络 烧结矿
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 造块自动化
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TF124
• 字数: 3370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8764.2005.06.005

摘要

提出了自适应遗传神经网络模型预测烧结矿化学成分的方法,用实际烧结生产数据对模型进行训练,并用该模型对烧结矿化学成分进行预报,仿真结果表明,该模型取得了很好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇	上海大学机电工程与自动化学院	17	181	6.0	13.0
2	程武山	上海大学机电工程与自动化学院	2	30	2.0	2.0
3	孙鑫	上海大学机电工程与自动化学院	28	482	11.0	21.0