基于神经网络模型的胜利露天煤矿燃油损耗的研究

王跃旭

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基于神经网络模型的胜利露天煤矿燃油损耗的研究

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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,进而研究胜利煤矿设备油耗问题.这种通过PSO优化出的BP神经网络所创建的模型能够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和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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来源
《中国矿业》 |2018年第z1期|345-349|共5页
作者
王跃旭;
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作者单位

神华北电胜利能源有限公司;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;机械安装、运行与维护;
关键词
设备油耗; 系统仿真; 神经网络; 测控; 优化算法;

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