%0 Journal Article
%T Prediction of coal slurry concentration based on artificial neural networks<br>人工神经网络预测煤炭成浆浓度的研究
%A ZHOU Jun-hu
%A LI Yan-chang
%A CHENG Jun
%A ZHOU Zhi-jun
%A LI Shan-shan
%A LIU Jian-zhong
%A CEN Ke-fa
%A <br>周俊虎
%A 李艳昌
%A 程军
%A 周志军
%A 李珊珊
%A 刘建忠
%A 岑可法
%J 燃料化学学报
%D 2005
%I 
%X 考虑煤炭的多种理化特性建立了成浆浓度的神经网络预测模型，对其数据预处理方法、学习率和中间层节点数等进行了深入讨论。水分、挥发分、分析基碳、灰分和氧等五个因子对于煤炭成浆性的预测起到主导作用。五因子、七因子和八因子神经网络模型对煤炭成浆浓度的预测误差分别为：0．53％、0．50％和0．74％，而现有回归分析方程的误差为1．15％，故神经网络模型比回归分析方程有更好的预测能力，尤以七因子模型最佳。
%K coal
%K slurryability
%K artificial neural networks
%K Levenberg-Marquardt algorithm<br>煤
%K 成浆性
%K 人工神经网络
%K L-M算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=6E709DC38FA1D09A4B578DD0906875B5B44D4D294832BB8E&cid=6579068328FE643F&jid=C6AB115B41BD2F1616ECDB095B69B8ED&aid=0900A67AD3124AC3&yid=2DD7160C83D0ACED&vid=27746BCEEE58E9DC&iid=B31275AF3241DB2D&sid=1C3BB0F444F5E427&eid=2B6C525BCE31A7DA&journal_id=0253-2409&journal_name=燃料化学学报&referenced_num=0&reference_num=8