一種基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁電解槽出鋁計算方法
發(fā)布時間:2023-03-04 01:06
鋁電解槽出鋁量計算往往根據(jù)人工經(jīng)驗制定,很難建立數(shù)學(xué)模型,針對于此,對影響出鋁計算的參數(shù)進(jìn)行了相關(guān)性分析,篩選出電解質(zhì)水平、鋁水平、槽溫、分子比、出鋁偏差影響出鋁量的主要參數(shù),構(gòu)造基于多層感知機(jī)(Multi-Layer Perception,MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單槽出鋁預(yù)測模型,利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)完成訓(xùn)練,基于殘差檢驗法檢驗?zāi)P偷念A(yù)測性能。實驗結(jié)果證明了本文方法的有效性。
【文章頁數(shù)】:4 頁
【文章目錄】:
1 概述
2 電解槽出鋁計算相關(guān)參數(shù)分析
3 基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出鋁計算模型
3.1 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立
3.2 輸入輸出因子的選取
3.3 隱含層的確定
4 實驗及評價
4.1 出鋁模型訓(xùn)練和預(yù)測
4.2 預(yù)測模型性能分析
5 結(jié)論
本文編號:3753441
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1 概述
2 電解槽出鋁計算相關(guān)參數(shù)分析
3 基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出鋁計算模型
3.1 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立
3.2 輸入輸出因子的選取
3.3 隱含層的確定
4 實驗及評價
4.1 出鋁模型訓(xùn)練和預(yù)測
4.2 預(yù)測模型性能分析
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