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摘要:
通过Particle Swarm Optimization,PSO全面优化BP神经网络的偏置与权值.同时利用优化过的BP神经网络创建胜利煤矿设备油耗的测控网络模型,将该矿影响设备油耗的复杂因素与繁琐的设备油耗数值进行完美的拟合.经过仿真后的结论说明:创建的模型具备较好的稳定性,测控准确度较高等性能,非常适合进行该煤矿设备油耗的测控工作,能够很好的指导该矿设备的科学管控,降低该矿生产成本投入.
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文献信息
篇名 神经网络测控露天煤矿220t级卡车油耗研究
来源期刊 露天采矿技术 学科 工学
关键词 设备油耗 系统仿真 神经网络 测控 优化算法
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 机电与自动化
研究方向 页码范围 81-85
页数 5页 分类号 TD57
字数 5524字 语种 中文
DOI 10.13235/j.cnki.ltcm.2018.05.021
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
设备油耗
系统仿真
神经网络
测控
优化算法
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
露天采矿技术
双月刊
1671-9816
21-1477/TD
大16开
辽宁省抚顺经济开发区滨河路11号
8-33
1985
chi
出版文献量(篇)
4955
总下载数(次)
9
总被引数(次)
11681
论文1v1指导