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机构地区:[1]煤炭科学技术研究院有限公司煤化工分院,北京100013 [2]煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室,北京100013
出 处:《煤质技术》2017年第1期1-4,共4页Coal Quality Technology
基 金:国家国际科技合作专项资助项目(2012DFR60360)
摘 要:介绍了回归分析在煤质预测中的应用与瓶颈,结合神经网络的发展历程,阐述了神经网络在煤质预测中的应用,并从数据代表性及预处理等方面探讨了神经网络在煤质预测应用中应注意的问题,指出BP神经网络、Elman神经网络或二者变形后的神经网络在煤质预测方面已获得部分应用,其中神经网络的特性将使其在煤质指标分类、煤质预测等领域中获得更为广泛的应用。This paper analyzed the application and bottleneck of regression analysis in coal quality prediction, combining with the developing process of neural network, the application of neural network in coal quality prediction was demonstrated, from aspects such as data representation and preprocessing, the problems which needs attention in coal quality prediction using neural network was discussed.For example, the BP neural network, Elman neural network and the deformation based on both two neural networks have obtained part application on coal quality prediction.Based on the characteristics of neural network, it will be widely used in the classification and prediction of coal quality indices.
关 键 词:神经网络 煤质预测 数据代表性 预处理 煤质指标分类
分 类 号:TQ531[化学工程—煤化学工程]
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