论文摘要
本文建立基于BP神经网络的预测模型和基于支持向量回归机(SVR)的预测模型这两种模型进行C、Mn元素收得率的预测,同时利用均方误差和拟合优度来检验拟合精度,并对C、Mn元素收得率的预测结果进行比较和深入分析。由预测结果和误差对比可知,支持向量回归机预测结果的拟合优度保持在0.86～0.99之间,而BP神经网络拟合优度变化幅度大,所以基于支持向量回归机的预测结果相对于BP神经网络来说更准确可靠,而且其对于数据异常情况具有鲁棒性,利于预测出更准确的收得率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 叶宇成,刘青,凌佳杰,胡艳,陈光宇
关键词: 合金收得率,神经网络,支持向量回归机
来源: 中国金属通报 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 南京工程学院电力工程学院
分类号: TP183;TF704.1
页码: 204-205
总页数: 2
文件大小: 3089K
下载量: 89
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