基于灰色神经网络的烧结碱度预测与仿真

• 作者: 宋强 王爱民
• 来源期刊: 科技与创新
• 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,（28）
• 所属期刊栏目: 仿真技术
• 页码范围: 217-221,275
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.28.095

摘要

建立了应用灰色神经网络对烧机矿化学成分进行预测的有关理论,并在此基础上构造了灰色神经网络模型.该模型中,灰色理论弱化数据序列波动性和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合,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.该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	宋强	安阳工学院机械工程系	56	162	6.0	10.0