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基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型
基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型
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基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型，基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型
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基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型 (2005年)
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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一反向传播人工神经网络的预测模型（GA-BP）和基于自组织映射网络一径向基函数的分布式神经网络（SOM-RBF）的预测模型比较，发现后者比前者的预测精度高且稳定，完全满足现场要求。
焦炭质量预测模型
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结合焦炭质量的影响因素,通过MATLAB环境中regress、robustfit等函数对炼焦配合煤各指标如灰分(A d)、挥发分(V daf)、黏结性指数(G)和胶质层厚度(Y),催化指数(MCI Y)等进行回归分析、比较和总结;用多元线性回归方法建立了配合煤煤质指标预测焦炭质量的预测模型,模型的预测精度符合要求。
大规模煤炭数据下分布式神经网络算法的研究与实现
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文章针对海量规模数据,提出了基于云计算平台的分布式神经网络算法,该算法能够分布式的完成神经网络的构建,最终准确地进行分类预测。实验部分的结果用数据进一步表明了文章提出的算法具有很高的效率,与传统算法相比有很高的加速比及很好的可扩展性。
焦炭反应性及反应后强度预测模型研究与分析
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以研究炼焦煤性质与焦炭反应性、反应后强度之间的数学关系为目的,通过胶质体和中间相形成动力学解析导出模型的主要影响因子,以煤的变质程度、煤岩组成、粘结性、灰分及K2O和CaO含量等因素为自变量,由25种工业用煤的炼焦试验,建立出预测模型,并得出壳质组使反应性增大及反应后强度降低;K2O催化作用强于CaO,且两者的催化作用均随煤的变质程度不同而不同等重要结论.
炼焦配煤及焦炭质量预测研究现状
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介绍了炼焦行业煤焦分析研究及各种焦炭质量预测的方法和应用情况;总结了目前各焦化企业普遍采用的优化炼焦配煤的原理、方法和工艺现状,同时分析了中煤九鑫焦化公司优化配煤的原则和应用效果。
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共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型
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GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型
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针对炼焦行业亟待解决的节能减排、降低成本和提高焦炭质量的问题,分析了影响焦炭质量的主要因素,选择了六项指标来预测焦炭的质量,建立了通过遗传算法(GA)优化神经网络的焦炭质量预测模型。实践表明,GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型有较好的适应性和预测精度,具有一定的实际应用价值。
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基于分布式并行计算的神经网络算法
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基于遗传小波神经网络的焦炭质量模型研究
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焦炭质量预测模型 (2007年)
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