遗传神经网络能耗预测模型在钢铁企业中的应用

杨宏韬; 张德江; 李秀兰; 王秀英

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遗传神经网络能耗预测模型在钢铁企业中的应用

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为改善BP网络训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等固有缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,以通化钢铁公司炼铁厂为研究对象,建立了基于遗传算法的人工神经网络能耗预测模型。用MATLAB编写计算程序进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明,文中所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。

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来源
《长春工业大学学报：自然科学版》 |2007年第b07期|186-189|共4页
作者
杨宏韬; 张德江; 李秀兰; 王秀英;
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作者单位

长春工业大学电气与电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
遗传算法; BP神经网络; 能耗预测;

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