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基于GA-BP网络的铁水硅质量分数预测系统

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摘要提出将BP神经网络与遗传算法（GA）相结合，建立了三层GA—BP神经网络模型，模型利用遗传算法来修改网络的连接权值，构筑进化型的神经网络模型，缩短网络学习训练时间，提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测，当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0．05％时，命中率为90％。结果表明，GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。

DOI ojzlr0ezd5/637494

作者高云;王宁

机构地区不详

出处《宁波职业技术学院学报》 2008年5期

关键词炉温铁水硅含量神经网络 BP算法遗传算法

分类 [文化科学][职业技术教育学]

出版日期 2008年05月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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