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基于多元线性回归-BP神经网络的自移式破碎机生产能力预测

来源期刊:中国矿业2013年第10期

论文作者:张崇欣 李克民 肖双双

文章页码:137 - 140

关键词:多元线性回归;BP神经网络;自移式破碎机;能力预测;

摘    要:本文在对自移式破碎机系统生产能力影响因素分析的基础上,选取设备运行时间、炸药单耗和电铲作业周期时间作为可量化自变量,以系统生产能力为因变量建立多元线性回归方程,得到系统生产能力的预测模型。对多元线性回归模型预测结果的残差建立BP神经网络模型,利BP神经网络非线性拟合能力对残差进行调整。以某露天煤矿自移式破碎机系统生产数据为样本进行计算,多元线性回归模型预测误差为7%,修正后的模型预测误差为1.42%,预测精度显著提高。

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基于多元线性回归-BP神经网络的自移式破碎机生产能力预测

张崇欣,李克民,肖双双

中国矿业大学矿业工程学院,煤炭资源与安全开采国家重点实验室

摘 要:本文在对自移式破碎机系统生产能力影响因素分析的基础上,选取设备运行时间、炸药单耗和电铲作业周期时间作为可量化自变量,以系统生产能力为因变量建立多元线性回归方程,得到系统生产能力的预测模型。对多元线性回归模型预测结果的残差建立BP神经网络模型,利BP神经网络非线性拟合能力对残差进行调整。以某露天煤矿自移式破碎机系统生产数据为样本进行计算,多元线性回归模型预测误差为7%,修正后的模型预测误差为1.42%,预测精度显著提高。

关键词:多元线性回归;BP神经网络;自移式破碎机;能力预测;

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