基于遗传算法优化BP神经网络的生石膏超细磨预测效果研究OA
为提高BP神经网络对生石膏超细磨效果的预测准确性,采用Pearson相关系数对超细石膏粉体正交试验产品细度与影响因素的显著性进行分析,并利用遗传算法优化BP神经网络对超细石膏粉体试验产品的d_(50)和d_(90)进行预测,结果表明:超细石膏粉体制备过程中影响细度因素的显著性由大到小依次为排矿口宽度、矿浆质量分数和超细磨时间。利用排矿口宽度和矿浆质量分数两个主要影响因素,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,与未优化的BP神经网络相比,经遗传算法优…查看全部>>
张帅;王宇斌;桂婉婷;田晓珍;华开强
西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安710055西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安710055西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安710055西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安710055金堆城钼业股份有限公司,陕西西安710077
化学工程
遗传算法BP神经网络生石膏超细磨显著性相关系数预测精度
《化工矿物与加工》 2024 (6)
P.9-15,7
国家自然科学基金项目(51974218)。
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