基于图像特征提取的煤浆灰分预测模型改进设计

• 作者: 张文军 中煤科工集团北京华宇工程有限公司
• 来源期刊: 煤化工
• 学科: 化学
• 关键词: 煤浆灰分 预测模型 图像特征提取 BP神经网络 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2024,（4）
• 所属期刊栏目: 模拟与优化
• 页码范围: 139-143
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19889/j.cnki.10059598.2023.04.031

摘要

针对煤浆灰分测量难度大、预测精度低的问题，提出了一种基于图像特征提取的煤浆灰分预测模型的改进设计方案。该方法分别从图像灰度均值、方差、能量等六个指标中提取煤浆的特征向量；分析BP神经网络预测模型的流程，引入高斯函数改进该模型，构建径向基神经网络，将特征向量作为网络输入参量，经过初始化、输出值运算和误差修正等过程，获得最终预测输出矩阵，完成预测模型的改进设计。仿真实验结果表明，改进模型的灰分预测结果与实际结果更接近，其误差更小。