基于数据驱动的氧化铝浓度预测
来源期刊：世界有色金属2020年第11期
论文作者：张振兵 曾水平
文章页码：224 - 226
关键词：铝电解;氧化铝浓度;BP神经网络;L-M优化算法;
摘 要：铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使用L-M优化算法训练神经网络,表明有效提高预测模型的预测速度和精度,且均方误差较小。
张振兵，曾水平
北方工业大学
摘 要：铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使用L-M优化算法训练神经网络,表明有效提高预测模型的预测速度和精度,且均方误差较小。
关键词：铝电解;氧化铝浓度;BP神经网络;L-M优化算法;
