烧结矿碱度的灰色神经网络预测模型及仿真

• 作者: 宋强 常卫兵 程国彪
• 来源期刊: 烧结球团
• 学科: 工学
• 关键词: 碱度 灰色神经网络 预测 烧结过程 灰色GM(1,1)
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 造块自动化
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TF7
• 字数: 2332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8764.2007.03.007

摘要

本文提出了用灰色神经网络对烧结矿化学成分进行预测,并在此基础上构造了灰色神经网络模型,该模型有效地融合了灰色理论可弱化数据序列波动性和神经网络特有的适应非线性信息处理的能力,研究结果证明,本模型能在小样本、贫信息的条件下对烧结矿碱度做出比较准确的预测,此种模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点,取得了比较满意的结果.和BP神经网络算法相比,灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国彪		9	39	3.0	6.0
2	宋强	安阳工学院机械系	56	162	6.0	10.0
3	常卫兵		6	3	1.0	1.0