基于改进型BP神经网络的煤热解产物的预测方法
- 专利权人:
- 西北大学
- 发明人:
- 谢良才,闫雨瑗,刘方,宣乐,徐龙,马晓迅,孙鸣
- 申请号：
- CN201711257660.8
- 公开号：
- CN108229721A
- 申请日:
- 2017.12.04
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 申忠才
- 摘要：
- 基于改进型BP神经网络的煤热解产物的预测方法，采用煤的工业分析、元素分析数据及热解温度实现对煤热解产物的准确预测，本发明运用粒子群算法PSO结合遗传算法GA的方法对BP神经网络的初始权值、阈值进行优化，而后在BP神经网络的运算过程中嵌入自适应学习率，本发明通过PSO算法与GA算法来提高BP神经网络的稳定性，同时借助附加自适应学习率的方式实现BP神经网络的快速收敛，进而提高了BP神经网络的运算效率和预测数据的预测精度。本发明具有模型简单、易操作、预测精度高、现阶段利于推广等优点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
