基于GA优化RBF网络的焦炭质量模型

• 作者: 詹艳艳
• 来源期刊: 数码世界
• 关键词: 焦炭质量 RBF神经网络 预测模型 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 通信与网络
• 页码范围: 51-52
• 页数: 2页
• 字数: 1838字
• 语种: 中文

摘要

文章提出了一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络的焦炭质量预测模型.RBF网络存在两个关键问题:一是如何确定隐含层中心,而是如何调整网络权值.本文通过减聚类算法确定RBF网络基函数的中心数目,应用遗传算法对RBF网络权值进行优化.主要对焦炭的抗碎强度、耐磨强度、反应性指数和反应后强度使用GA优RBF神经网络预测.结果表明该模型有较强适应性,同时能保证较高的预测精度,具有一定的实用价值.