[发明专利]基于蚁群优化BP神经网络模型的煤灰熔点预测方法无效
| 申请号： | 200710067875.3 | 申请日： | 2007-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN101029892A | 公开（公告）日： | 2007-09-05 |
| 发明（设计）人： | 刘彦鹏;安庆敏;吴明光 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01N33/22 | 分类号： | G01N33/22;G01N25/04;G06F17/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 张法高 |
| 地址： | 310027*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于蚁群优化BP神经网络模型的煤灰熔点预测方法。它将蚁群优化算法与BP神经网络算法相融合共同完成神经网络训练，以提高网络模型的训练精度和预报精度；并将该网络模型应用于煤灰熔点的预测，取得了良好的预测精度。本发明的优点：1)利用蚁群优化算法具有全局搜索的特性，对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足；2)BP算法以蚁群优化算法提供的较优权值为初值，利用其强大的非线性映射能力对网络权值作进一步的优化；3)基于煤灰的化学组成成分，建立煤灰熔点的蚁群优化BP神经网络模型，该网络模型应用于煤灰熔点的预测，验证了本发明煤灰熔点预测方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 bp 神经网络 模型 煤灰 熔点 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于蚁群优化BP神经网络模型的煤灰熔点预测方法，其特征在于采用蚁群觅食搜索最短路径的仿生方法，搜索煤灰熔点网络模型的网络权值；以蚁群优化算法提供的较优权值为初值，利用BP神经网络强大的非线性映射能力，对煤灰熔点网络模型的权值作进一步优化；基于煤灰化学组成成份建立相应的蚁群优化BP神经网络模型，并以该模型预测煤灰熔点。
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