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基于量子微粒群的BPNN在转炉炼钢静态模型中的应用*

作者:朱亚萍,王文龙,徐生林 日期:2011-08-01/span> 浏览:3178 查看PDF文档

基于量子微粒群的BPNN在转炉炼钢静态模型中的应用*
朱亚萍,王文龙,徐生林
(杭州电子科技大学 自动化学院,浙江 杭州 310018)

摘要:针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络(BPNN)的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型。然后把量子微粒群算法(QPSO)应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒群优化算法(PSO)、梯度下降法的学习性能。最后,基于某炼钢厂的历史数据进行了仿真实验,比较了三种BP网络学习算法下的炼钢终点命中率。研究结果表明,该研究提高了转炉炼钢静态模型的终点C含量和温度预测精度。
关键词:BP神经网络;转炉炼钢;量子微粒群优化算法;基本微粒群优化算法
中图分类号:TP273;TF721文献标志码:A文章编号:1001-4551(2011)05-0598-03

 

本文的文献著录格式:

 朱亚萍,王文龙,徐生林.基于量子微粒群的BPNN在转炉炼钢静态模型中的应用[J],机电工程,2011,28(5):598-600.
ZHU Yaping, WANG Wenlong, XV Shenglin.Application of BPNN in static model of converter steelmaking based on quantumbehaved particle swarm optimization[J],Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2011,28(5):598-600.
 



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