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摘要:
介绍了BP神经网络和遗传算法的原理及特点,简述了皮江法炼镁工艺流程.为了研究各工艺参数与镁还原率之间的关系,针对标准BP神经网络存在的收敛速率慢、易陷入局部极小值等缺陷,建立了以煅白活性度、配硅比、制球压力、还原时间、还原温度、真空度为输入,镁还原率为输出的基于遗传算法优化的BP神经网络镁还原率预报模型.利用筛选后的生产数据对模型进行训练和预测,结果显示该预报模型能够较为精确地预报镁还原率,预测误差在±1.0%范围内的命中率达96%,最大误差小于1.3%,一定程度上可用于指导皮江法炼镁工艺中工艺参数的选择.
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文献信息
篇名 基于改进BP神经网络的镁还原率预报研究
来源期刊 河北科技大学学报 学科 工学
关键词 遗传算法 BP神经网络 镁还原率 预报
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 冶金、金属工艺、电工技术
研究方向 页码范围 535-540
页数 6页 分类号 TF822
字数 4292字 语种 中文
DOI 10.7535/hbkd.2013yx06006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 华建社 西安建筑科技大学冶金工程学院 44 219 8.0 11.0
2 李芳 西安建筑科技大学冶金工程学院 9 20 2.0 4.0
3 薛臣 西安建筑科技大学冶金工程学院 3 6 2.0 2.0
4 刘明华 西安建筑科技大学冶金工程学院 10 33 4.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
BP神经网络
镁还原率
预报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河北科技大学学报
双月刊
1008-1542
13-1225/TS
大16开
河北省石家庄市裕华东路70号
1980
chi
出版文献量(篇)
2212
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6
总被引数(次)
14739
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