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2017-08-12 发布于重庆
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基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型.pdf

第34卷第4期　　　　　　　　　　　　　中国矿业大学学报　　　　　　　　　　　　 . 34 . 4 V o l N o 2005年7月　　　　　　　　　　　　　　　　　 . 2005 Jou rn a l of Ch in a U n iver sity of M in ing T echno logy J u l 文章编号:(2005) 0405 1404 基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型郭一楠, 巩敦卫, 程　健 ( 中国矿业大学信息与电气工程学院, 江苏徐州　22 1008) 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( ) 和 GA B P 基于自组织映射网络径向基函数的分布式神经网络( ) 的预测模型比较, 发现后者比 SOM RB F 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; RB F 网络中图分类号: T P 183　　文献标识码: A P redict ive M odel of Coke Q uality B a sed on D istr ibu ted N eu ral N etw o rk , , GU O Y i nan GON G D un w ei CH EN G J ian (Schoo l of In fo rm at ion an d E lectr ica l Engin eer ing, Ch in a U n iver sity of M in ing T echno logy, Xuzhou , J iang su 22 1008, Ch in a) : . Abstract P red ict ive m odel of cok e quality is th