【摘 要】
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应用混沌粒子群优化（Chaos Particle Swarm Opti mization,CPSO）算法训练BP神经网络（Back-Propagation Neural Network,BPNN）并对高炉铁水含硅量进行预报。针对BP神经网络收敛速
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应用混沌粒子群优化（Chaos Particle Swarm Opti mization,CPSO）算法训练BP神经网络（Back-Propagation Neural Network,BPNN）并对高炉铁水含硅量进行预报。针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,在粒子群优化算法中引入混沌思想,提出混沌粒子群优化算法,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了BP网络的计算精度和收敛速度。系统分别选用料速、透气性指数、炉顶温度、风温、风量、喷煤量、上一炉铁水硅含量作为BP神经网络的输入层神
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