基于灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测

被引：20

作者：

鲍雅萍 ^{[1
]}

马金元 ^{[2
]}

宋强 ^{[1
]}

机构：

[1] 安阳工学院机械工程系

[2] 安阳工学院电子信息与电气工程系

来源：

控制理论与应用 | 2008年 / 04期

关键词：

灰色模型; 神经网络; 组合预测模型; 烧结矿; 碱度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TF046.4 [];

学科分类号：

080601 ;

摘要：

针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(1,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10个与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%.

引用

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页数：3

共 4 条

[1] GM(1,1)模型参数的神经网络算法 [J].