Target prediction in blast furnace based on BP network optimized by variable neighborhood PSO
This paper combine the improved PSO algorithm (Analysis of Particle Swarm Optimization Algorithm) with the BP neural network for prediction of Silicon content in hot metal. Firstly, the varying visual mechanism is drawing into the standard PSO through changing the neighbor structure dynamically with...
Збережено в:
| Дата: | 2016 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
НТК «Інститут монокристалів» НАН України
2016
|
| Назва видання: | Functional Materials |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/121413 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Target prediction in blast furnace based on BP network optimized by variable neighborhood PSO / Yang Kai, Zhijun He // Functional Materials. — 2016. — Т. 23, № 3. — С. 463-467. — Бібліогр.: 8 назв. — англ. |