基于交叉验证的级联BP神经网络的焦炭质量预测模型

• 作者: 吴宇航 阎少宏
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: 交叉验证 级联网络 质量预测
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 发现·综合
• 页码范围: 223-224
• 页数: 2页
• 分类号: TQ520
• 字数: 727字
• 语种: 中文

摘要

为了保证判决的准确性及对错误神经元的包容性,故以其更复杂的网络连接形式建立基于级联BP神经网络的焦炭质量预测模型,将大部分煤炭质量参数预测误差控制在15％以内,具有优越的拟合能力与稳定的收敛特性.最后引入基于交叉验证的级联BP神经网络,使得泛化性能明显提高,煤炭质量参数总体预测误差降至5％以内,效果优化明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎少宏	华北理工大学理学院	29	22	3.0	3.0
2	吴宇航	华北理工大学理学院	15	4	1.0	2.0