基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型 (2005年)

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。