粒子群优化算法在煤炭发热量预测中的应用
王建军1
王世营1
雷萌2
1.大屯煤电(集团)有限责任公司,江苏徐州,2216112.中国矿业大学信电学院,江苏徐州,221008
摘要：根据已测定的煤中收到基全水、收到基灰分、干燥基灰分和收到基挥发分的含量,建立了基于BP神经网络的煤炭发热量预测模型,并采用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值和阈值,实现了对煤炭发热量的快速预测.仿真及实验结果表明,经粒子群优化算法优化后的预测模型可用于煤质分析,且学习精度高,稳定性和鲁棒性好.
关键词：煤质分析发热量预测粒子群优化算法BP神经网络
分类号：TD67(矿山电工)
论文发表日期：2012-01-01
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）
英文信息