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高炉信息流处理及基于粒子群优化BP神经网络的焦比预测
目录
1.内容概要................................................2
1.1研究背景.............................................2
1.2研究目的与意义.......................................3
1.3文献综述.............................................4
2.高炉信息流处理技术......................................6
2.1高炉信息流概述.......................................7
2.2信息流预处理方法.....................................8
2.2.1数据清洗.........................................9
2.2.2数据标准化......................................10
2.2.3特征选择........................................11
2.3信息流分析方法......................................12
2.3.1时序分析方法....................................13
2.3.2关联规则分析方法................................14
2.3.3机器学习方法....................................15
3.粒子群优化BP神经网络算法...............................17
3.1BP神经网络原理......................................18
3.1.1神经网络结构....................................19
3.1.2学习算法........................................21
3.2粒子群优化算法......................................22
3.2.1粒子群算法原理..................................23
3.2.2算法参数设置....................................23
3.3基于PSO-BP神经网络的焦比预测模型....................24
4.实验设计...............................................25
4.1数据来源与预处理....................................27
4.2神经网络结构设计....................................28
4.3PSO-BP算法参数优化..................................29
4.4实验环境与工具......................................31
5.实验结果与分析.........................................31
5.1焦比预测结果........................................33
5.1.1焦比预测效果对比................................34
5.1.2预测误差分析....................................35
5.2模型稳定性分析......................................36
5.3模型泛化能力分析....................................37
6.结论与展望.............................................39
6.1研究结论............................................40
6.2研究不足与展望......................................41
6.3未来
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