[发明专利]一种基于BP人工神经网络的煤尘润湿接触角估算方法

权利要求书

1.一种基于BP人工神经网络的煤尘润湿接触角估算方法，其特征在于包括以下工艺步骤：

(1)选择影响煤尘润湿接触角的主要因素作为BP人工神经网络的输入变量；

(2)采集输入变量的样本数据并进行归一化处理，使所有样本数据在[0，1]范围内；

(3)构建煤尘润湿接触角的BP人工神经网络结构；

(4)利用MATLAB编译程序对所构建的煤尘润湿接触角的BP人工神经网络进行网络训练，得到不同隐含层节点数和激励函数条件下的误差均值和误差标准差，确定最佳隐含层节点数和激励函数；

(5)利用MATLAB编译程序确定煤尘润湿接触角的BP人工神经网络的输入层与隐含层、隐含层与输出层的连接权重，并获得目标煤尘润湿接触角的估算值；

(6)比较煤尘润湿接触角的估算结果和实测结果的误差，验证所构建的BP人工神经网络的估算精度。

2.根据权利要求1所述的一种基于BP人工神经网络的煤尘润湿接触角估算方法，其特征在于所述步骤(1)的输入变量为煤尘中固定碳含量、挥发分含量、灰分含量、水分含量、碳含量、氧含量、氢含量、氮含量、硫含量、平均孔径、比孔容、O/C比和H/C比。

3.根据权利要求1所述的一种基于BP人工神经网络的煤尘润湿接触角估算方法，其特征在于所述步骤(2)的样本数据归一化处理采用的公式为：

公式[1]中x表示输入变量的样本数据，min{x}表示输入变量的最小值，max{x}表示输入变量的最大值，y表示归一化后输入变量的输出数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于BP人工神经网络的煤尘润湿接触角估算方法，其特征在于步骤(3)煤尘润湿接触角的BP人工神经网络的结构为：输入层，隐含层和输出层，其中输入层的节点个数为13，输出层的节点个数为1。

5.根据权利要求1所述的一种基于BP人工神经网络的煤尘润湿接触角估算方法，其特征在于所述步骤(4)确定的隐含层节点数为20～22个，激励函数采用两层对数S形转移函数，所述对数S形转移函数为：

公式[2]中y表示归一化后输入变量的输出数据，a为对数S形转移函数的斜率参数，f(y)为激励函数。

6.根据权利要求1所述的一种基于BP人工神经网络的煤尘润湿接触角估算方法，其特征在于所述步骤(4)确定的最佳隐含层节点数为21个，激励函数采用两层对数S形转移函数，所述对数S形转移函数为：

公式[2]中y表示归一化后输入变量的输出数据，a为对数S形转移函数的斜率参数，f(y)为激励函数。