基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型
来源期刊：中国矿业大学学报2005年第4期
论文作者：巩敦卫 程健 郭一楠
关键词：焦炭质量预测; 分布式神经网络; 自组织神经网络; RBF网络;
摘 要：焦炭质量预测模型是确保焦炭生产顺利的基础.但在生产多种类焦炭时,模型的泛化能力变差.针对此问题,提出了基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型,给出了基于粗划分的自组织网络初始权值选取方法,通过对基于遗传算法-反向传播人工神经网络的预测模型(GA-BP)和基于自组织映射网络-径向基函数的分布式神经网络(SOM-RBF)的预测模型比较,发现后者比前者的预测精度高且稳定,完全满足现场要求.
巩敦卫1，程健1，郭一楠1
(1.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,221008)
摘要:焦炭质量预测模型是确保焦炭生产顺利的基础.但在生产多种类焦炭时,模型的泛化能力变差.针对此问题,提出了基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型,给出了基于粗划分的自组织网络初始权值选取方法,通过对基于遗传算法-反向传播人工神经网络的预测模型(GA-BP)和基于自组织映射网络-径向基函数的分布式神经网络(SOM-RBF)的预测模型比较,发现后者比前者的预测精度高且稳定,完全满足现场要求.
关键词:焦炭质量预测; 分布式神经网络; 自组织神经网络; RBF网络;
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