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用人工神经网络法研究大直径浆体输送管道的淤积临界流速
被引量：
8
1
作者
韩旭
张奇志
佟庆理
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第4期26-29,共4页
在前人试验研究工作的基础上，利用人工神经网络法对大直径浆体输送管道的淤积临界流速进行了拟合和预测。结果表明，预测淤积临界流速与实测淤积临界流速基本一致，利用人工神经网络法研究浆体管道输送问题是可行的；同其他淤积临界速...
在前人试验研究工作的基础上，利用人工神经网络法对大直径浆体输送管道的淤积临界流速进行了拟合和预测。结果表明，预测淤积临界流速与实测淤积临界流速基本一致，利用人工神经网络法研究浆体管道输送问题是可行的；同其他淤积临界速度的公式相比，所建立的网络模型精度高。
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关键词
神经网络
浆体
输送
淤积临界流速
管道
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职称材料
基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究
被引量：
7
2
作者
王新民
李天正
张钦礼
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期101-105,共5页
针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM...
针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下:隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络(x=12.95%)和SVM模型(x=3.19%),表明ELM模型更加精确、高效。
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关键词
极限学习机
前馈神经网络
浆体管道输送
临界流速
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职称材料
题名
用人工神经网络法研究大直径浆体输送管道的淤积临界流速
被引量：
8
1
作者
韩旭
张奇志
佟庆理
机构
浙江大学热能工程研究所
东北大学
出处
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第4期26-29,共4页
文摘
在前人试验研究工作的基础上，利用人工神经网络法对大直径浆体输送管道的淤积临界流速进行了拟合和预测。结果表明，预测淤积临界流速与实测淤积临界流速基本一致，利用人工神经网络法研究浆体管道输送问题是可行的；同其他淤积临界速度的公式相比，所建立的网络模型精度高。
关键词
神经网络
浆体
输送
淤积临界流速
管道
Keywords
neural network slurry transportation critical deposition velocity
分类号
U171 [交通运输工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究
被引量：
7
2
作者
王新民
李天正
张钦礼
机构
中南大学资源与安全工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期101-105,共5页
基金
国家"十一五"科技支撑计划项目(2008BA32B03)
文摘
针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下:隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络(x=12.95%)和SVM模型(x=3.19%),表明ELM模型更加精确、高效。
关键词
极限学习机
前馈神经网络
浆体管道输送
临界流速
Keywords
extreme learning machine
feedforward
neural
network
s
slurry
pipeline
transportation
critical
flow
velocity
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
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作者
出处
发文年
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1
用人工神经网络法研究大直径浆体输送管道的淤积临界流速
韩旭
张奇志
佟庆理
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
8
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职称材料
2
基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究
王新民
李天正
张钦礼
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015
7
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