煤种成浆性的人工神经网络预测模型研究

来源 :洁净煤技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:youki2008
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为更好地预测煤的成浆性,以大量煤种成浆浓度试验数据为基础,建立了3个输出因子的神经网络成浆浓度预测模型,模型采用L-M算法,对输入数据进行数据预处理,最后对比分析了神经网络预测模型与回归分析模型的预测结果。结果表明,以Ad、哈氏可磨性指数HGI和氧含量O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.63%,以M(ad)、HGI和O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.60%,以M(ad)、HGI和氧碳比O/C为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.40%,3种组合的模型结果均小于回归分析模型的平均绝对误
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