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高炉信息流处理及基于粒子群优化BP神经网络的焦比预测

目录

1.内容概述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究目的与意义.......................................3

1.3文献综述.............................................4

1.3.1高炉信息流处理技术...............................6

1.3.2BP神经网络原理与应用.............................7

1.3.3粒子群优化算法...................................9

2.高炉信息流处理方法.....................................10

2.1高炉信息流特征提取..................................11

2.1.1数据预处理......................................12

2.1.2特征选择........................................13

2.2信息流融合技术......................................14

2.2.1基于熵权的融合方法..............................14

2.2.2基于主成分分析的融合方法........................15

2.3信息流处理流程......................................16

3.基于粒子群优化BP神经网络的焦比预测模型.................17

3.1BP神经网络模型结构..................................19

3.1.1输入层、隐层、输出层设计..........................20

3.1.2激活函数选择....................................21

3.2粒子群优化算法优化BP神经网络........................22

3.2.1粒子群优化算法原理..............................23

3.2.2粒子群优化算法在BP神经网络中的应用..............23

3.3模型训练与测试......................................25

3.3.1训练数据准备....................................26

3.3.2模型训练过程....................................27

3.3.3模型测试与验证..................................29

4.焦比预测模型仿真实验与分析.............................30

4.1实验数据集..........................................31

4.2模型性能评价指标....................................32

4.3实验结果与分析......................................33

4.3.1焦比预测结果对比................................34

4.3.2参数优化结果分析................................35

4.3.3模型稳健性分析..................................36

5.结论与展望.............................................37

5.1研究成果总结........................................38

5.2存在问题与不足......................................38

5.3未来研究方向........................................39

1.内容