基于粒子群优化神经网络的煤炭成浆浓度的预测

• 作者: 张海 浦健
• 来源期刊: 燃气轮机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 燃气轮机 煤 成浆性 神经网络 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 设计计算与理论研究
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TK223.25
• 字数: 5072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2889.2009.02.010

摘要

利用一种可以避免搜索陷入局部极值的粒子群算法对BP神经网络进行了改进,并利用粒子群神经网络对不同制浆煤种的成浆浓度进行预测,并建立了考虑七因子影响因素后的煤炭成浆浓度的神经网络预测模型.结果表明,粒子群优化神经网络模型能够迅速而精确地预测不同制浆煤种的成浆浓度,误差只有0.18%.同时验证了选取七因子神经网络的合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	浦健	南京师范大学动力工程学院	8	41	4.0	6.0
2	张海	南京师范大学动力工程学院	7	31	3.0	5.0