遗传神经网络在近红外光谱煤质分析中的应用研究
雷萌1
李明1
徐志彬2
1.中国矿业大学信电学院,江苏,徐州,2210082.河北出入境检验检疫局京唐港办事处,河北,唐山,063611
摘要：针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,结合遗传算法全局搜索的特点,提出了一种基于遗传算法和BP神经网络建立近红外光谱煤质分析模型的方法;并利用主成分分析法提取煤炭样品的主成分值,有效地压缩了数据.实验对比了BP模型与GA-BP模型,结果表明,GA-BP模型能有效地减小测试集的预测值与真实值之间的误差平方和,相关系数也得到了提高,有效地提高了预测精度和分析速度.
关键词：煤质分析近红外光谱主成分分析BP神经网络遗传算法
分类号：TD672/948(矿山电工)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 41-44 )
英文信息