| 基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究 |
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| 引用本文： | 肖俊生,任祎龙.基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究[J].应用声学,2015,23(4). |
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| 作者姓名： | 肖俊生 任祎龙 |
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| 作者单位： | 内蒙古科技大学,内蒙古科技大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 针对标准BP神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题，利用粒子群算法的全局搜索性，将粒子群算法应用到BP神经网络训练中建立了PSO-BP神经网络模型，结果表明改进模型不仅可以克服传统 BP 网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题，而且很大程度地提高了结果精度和 BP 网络学习能力，将此模型应用到结晶器漏钢预报系统中，并用某钢厂采集到的历史数据对该模型进行训练与测试，与标准BP神经网络测试结果进行分析与比较，实验表明PSO-BP网络模型预报更加实时、准确，具有很好的应用前景。
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 BP神经网络 连铸 漏钢预测 |
Breakout Prediction Based on BP Neural Network with PSO Algorithms in Continuous Casting Process |
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| Institution: | Inner Mongolia University of Technology, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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