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采用常规的多项式建立煤炭水分模型时,存在某些自变量因子选取不合理的问题,而逐步回归分析具有筛选作用显著的变量因子的能力。本文利用BP神经网络具有良好的非线性映射能力,分别建立的衰减法、相移法和双参量法的煤炭水分模型,并与逐步回归分析建立的模型相比,BP神经网络建立的三种模型具有更好的精度。
利用BP神经网络建立煤炭水分微波测量模型
【摘 要】
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采用常规的多项式建立煤炭水分模型时,存在某些自变量因子选取不合理的问题,而逐步回归分析具有筛选作用显著的变量因子的能力。本文利用BP神经网络具有良好的非线性映射能力,分别建立的衰减法、相移法和双参量法的煤炭水分模型,并与逐步回归分析建立的模型相比,BP神经网络建立的三种模型具有更好的精度。
【机 构】
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山西汾西矿业集团煤质处
【出 处】
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山东煤炭科技
【发表日期】
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2018年03期
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