【摘 要】
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焦炭生产过程是一个复杂的工业生产过程,为了对焦炭质量进行准确的预测,需要建立有效可靠的焦炭质量模型。针对在对焦炭质量影响因素进行分析的基础上,采用主成分分析方法提
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焦炭生产过程是一个复杂的工业生产过程,为了对焦炭质量进行准确的预测,需要建立有效可靠的焦炭质量模型。针对在对焦炭质量影响因素进行分析的基础上,采用主成分分析方法提取了影响焦炭质量的原料煤的成分,建立测试模型。根据改进的自适应遗传算法优化BP神经网络进行分析,提出了基于AGA优化BP神经网络的焦炭质量模型进行仿真。仿真结果表明,提出的质量模型建模方法是有效的和可靠的,模型预测精度高,对进行焦炭生产过程质量优化、提高焦炭质量具有重要意义。
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