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研究了铁矿石烧结性能的评价指标及其主要影响因素,提出了误差修正的带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了铁矿石烧结性能预报模型。模型预报结果表明,用拓扑结构为12—34—4的BP神经网络训练6700次后,神经网络训练误差为0.000187,模型预报命中率均达83.5%以上,模型具有很好的泛化能力和自适应能力。