基于优化PSO改进BP神经网络的转炉炼钢钢水重量预测研究

• 作者: 钟双连
• 来源期刊: 网络财富
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 优化PSO 转炉炼钢 钢水重量预测
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 所属期刊栏目: 理论探讨
• 页码范围: 150-151
• 分类号: TF7
• 字数: 1177字
• 语种: 中文

摘要

利用优化的粒子群优化算法(PSO)与BP神经网络相结合,建立转炉炼钢钢水重量的预测模型.文章采用炉号、钢种、钢号、吹炼方武、吹止钢水的重量、吹止碳含量等13个因素作为BP神经网络的输入,用改进的粒子群算法优化BP神经网络的参数,这样既充分利用BP网络的优势,又避免陷入局部最小值的问题,提高了铜水重量预测的精度和速度,取得了很好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟双连		3	5	1.0	2.0