【摘 要】
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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
【机 构】
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大屯煤电集团有限责任公司,中国矿业大学信电学院
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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。
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