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铅锌烧结过程产量质量的神经网络预测方法

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本文针对铅锌烧结过程的强非线性、时滞等特点。基于神经网络建模的思想,提出一种变学习率的烧结块产量质量BP神经网络(BPNN)预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性研究,确定产量质量的影响因素和模型的输入变量；然后采用基于变学习率的BPNN,建立产量质量预测模型；最后,将该方法与普通BP方法进行比较。实验结果表明,采用改进的学习方法训练BP网络具有较快的收敛速度和较高的模型精度,较好地解决了铅锌烧结过程烧结块的产量质量建模问题。

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来源
《第26届中国控制会议》|2007年|202-206|共5页
会议地点湖南张家界
作者
吴敏; 徐辰华;
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作者单位

中国自动化学会;

中南大学;

湖南省自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类期望与预测;人工神经网络与计算;
关键词
铅锌烧结过程; 产量质量预测; 预测模型; 变学习率;

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