【摘 要】
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针对目前炭黑行业生产主要以经验为主的不利境况,将人工神经网络误差反向传播算法(ANN-BP算法)用于炭黑工艺建模,比较三种ANN-BP算法结果后,利用基于动量法和学习速率自适应
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针对目前炭黑行业生产主要以经验为主的不利境况,将人工神经网络误差反向传播算法(ANN-BP算法)用于炭黑工艺建模,比较三种ANN-BP算法结果后,利用基于动量法和学习速率自适应调整改良的ANN-BP算法建立了炭黑工艺参数与指标之间的非线性映射模型,并与多元线性回归、主成分回归建立的线性模型进行了比较.结果表明,改良ANN-BP算法预测相对误差在5.6%以内,且有较好的容错能力,比较好的解决了炭黑生产过程中的预测模型构建问题.
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