粗糙集-BP网络在锌产量预测中的应用

• 作者: 唐朝晖 毛丽娟 赵洪涛 阳春华
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 粗糙集 Levenberg-Marquardt方法 BP网络 密闭鼓风炉 锌产量预测
• 年，卷（期）: 2008,（33）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 212-214
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.33.084

摘要

提出了基于粗糙集与改进的BP网络的密闭鼓风炉锌产量预测模型,这样可以根据预测结果调整参数,来达到锌产量的最大化.首先运用粗糙集方法,在不改变训练样本分类质量的条件下,按照属性相对于决策表的重要度的大小,对输入参数集进行约简,确定神经网络输入层变量和神经元个数,再采用基于Levenberg-Marquardt方法的BP神经网络进行预测,仿真结果表明,该方法减少了网络的训练时间,改善了学习效率,具有较高的预测精度,是可行的、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	唐朝晖	中南大学信息科学与工程学院	89	1053	17.0	29.0
3	毛丽娟	中南大学信息科学与工程学院	2	4	1.0	2.0
4	赵洪涛	中南大学信息科学与工程学院	3	13	2.0	3.0