铁矿石烧结性能预报模型

• 作者: 姜涛 张克诚 曾垂喜 胡友明 范晓慧 陈许玲 龙红明
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 铁矿石 烧结性能 神经网络 建模 预报
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 材料·矿物·冶金·化学
• 页码范围: 949-954
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7207.2005.06.007

摘要

研究了铁矿石烧结性能的评价指标及其主要影响因素, 提出了误差修正的带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法, 建立了铁矿石烧结性能预报模型. 模型预报结果表明, 用拓扑结构为12-34-4的BP神经网络训练6 700次后, 神经网络训练误差为0.000 187, 模型预报命中率均达83.5%以上, 模型具有很好的泛化能力和自适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜涛	中南大学资源加工与生物工程学院	196	2424	27.0	34.0
2	范晓慧	中南大学资源加工与生物工程学院	109	1337	21.0	29.0
3	陈许玲	中南大学资源加工与生物工程学院	49	436	14.0	18.0
4	龙红明	中南大学资源加工与生物工程学院	8	94	5.0	8.0
5	胡友明		8	114	6.0	8.0
6	张克诚		8	160	6.0	8.0
7	曾垂喜	中南大学资源加工与生物工程学院	1	24	1.0	1.0