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基于DE优化的炼焦能耗神经网络模型.pdf
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基于DE优化的炼焦能耗神经网络模型
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现今焦化行业耗能高、污染严重的问题,引起社会广泛关注,使得降低炼焦能耗,保护环境成了焦化行业亟待解决的问题。针对炼焦生产过程中炼焦能耗数学模型难以建立、统计量大等问题,分析了影响炼焦能耗的主要因素,提出了神经网络数学模型。由于差分进化算法收敛速度快、不易陷入极值等优点,建立基于差分进化算法神经网络数学模型。通过MATLAB仿真实验结果表明,模型误差波动小,寻优速度快,模型精度达到95%以上
基于差分进化算法(DE)优化神经网络模型
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传统的神经网络优化主要是通过梯度下降的方式进行优化,但是该过程操作不简单,且预测精度不是那么高。于是引入进化算法中的差分进化算法进行优化神经网络结构模型,因为进化算法的操作简单,原理易懂且具有较好的全局最优性,能够获取全局最好的权值、阈值。
MATLAB: 基于差分进化算法(DE)的神经网络优化UCI数据集
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