基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型

摘要

焦炭质量预测模型是确保焦炭生产顺利的基础.但在生产多种类焦炭时,模型的泛化能力变差.针对此问题,提出了基于分布式神经网络的焦炭质量预测模型,给出了基于粗划分的自组织网络初始权值选取方法,通过对基于遗传算法-反向传播人工神经网络的预测模型(GA-BP)和基于自组织映射网络-径向基函数的分布式神经网络(SOM-RBF)的预测模型比较,发现后者比前者的预测精度高且稳定,完全满足现场要求.