本文關(guān)鍵詞：PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在露天礦卡車油耗預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 露天礦油耗 粒子群優(yōu)化 油耗預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 油耗值

【摘要】：針對(duì)露天礦燃油消耗問題,利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置進(jìn)行優(yōu)化,建立了基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的露天礦卡車油耗量預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型.該方法使用由PSO優(yōu)化的BP模型來擬合影響露天礦卡車油耗眾多因素與油耗值之間的復(fù)雜關(guān)系.仿真結(jié)果表明:模型具有預(yù)測(cè)精度高、穩(wěn)定性好等特點(diǎn),適用于露天礦卡車油耗的預(yù)測(cè),在露天礦燃油消耗預(yù)測(cè)中具一定的實(shí)用價(jià)值.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院;中國工商銀行葫蘆島分行;
【關(guān)鍵詞】： 露天礦油耗 粒子群優(yōu)化 油耗預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 油耗值
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(713711091)
【分類號(hào)】：TD57;TP183
【正文快照】： 0引言針對(duì)露天礦卡車油耗問題,文獻(xiàn)[1]運(yùn)用統(tǒng)計(jì)性描述的方法對(duì)某大型露天卡車油耗指標(biāo)的影響因素做了分析、評(píng)價(jià).文獻(xiàn)[2]在全面分析露天礦卡車油耗影響因素的基礎(chǔ)上,結(jié)合黑岱溝露天礦單位油耗量數(shù)據(jù),闡述了降低油耗的具體措施.文獻(xiàn)[3]使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合油耗與運(yùn)距、高差以及

【參考文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 郭陽;PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究[D];廈門大學(xué);2009年

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 葉藝勇;;廣東省能源需求預(yù)測(cè)模型構(gòu)建及實(shí)證分析[J];經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué);2015年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 崔強(qiáng);中國空港競(jìng)爭(zhēng)力形成機(jī)理及評(píng)價(jià)研究[D];大連理工大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 李玲玲;基于支持向量機(jī)的高速公路交通量預(yù)測(cè)研究[D];重慶大學(xué);2010年

2 朱凱;分形維數(shù)在皮革分類中的應(yīng)用研究[D];四川師范大學(xué);2010年

3 路遙;科技型中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)研究[D];安徽大學(xué);2012年

4 彭雷;商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2012年

5 林士杰;ID3算法、樸素貝葉斯算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的比較和分析研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2013年

6 范彥勤;基于貝葉斯分類器的個(gè)人信用評(píng)估研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 周漢陵;礦業(yè)資本海外投資安全分析[D];中南大學(xué);2014年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張文;劉玉田;;自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法及其在無功優(yōu)化中的應(yīng)用[J];電網(wǎng)技術(shù);2006年08期

2 王春峰,萬海暉,張維;組合預(yù)測(cè)在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用[J];管理工程學(xué)報(bào);1999年01期

3 夏紅芳,趙麗萍;企業(yè)債券信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];華東船舶工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);1998年02期

4 傅國錦;;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行客戶細(xì)分中的應(yīng)用[J];金華職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2007年04期

5 高鷹,謝勝利;免疫粒子群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年06期

6 徐自祥;周德云;羅奕然;;基于主成分的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年05期

7 李愛國;張艷麗;;基于PSO的軟件結(jié)構(gòu)測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2008年06期

8 余晨曦;梁瀟;;基于支持向量機(jī)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2008年11期

9 安偉剛,李為吉;改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法及其工程應(yīng)用[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2005年04期

10 左子葉,朱揚(yáng)勇;基于數(shù)據(jù)挖掘聚類技術(shù)的信用評(píng)分評(píng)級(jí)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2004年04期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 張貴清;信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)與商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理[D];對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2005年

2 方洪全;國有商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2004年

3 皇甫秀顏;我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與評(píng)價(jià)研究[D];廈門大學(xué);2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 汪濤;商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2002年

2 戴丹;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于市場(chǎng)預(yù)測(cè)的研究[D];武漢理工大學(xué);2006年

3 梁娜;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與主成分分析的組合預(yù)測(cè)研究[D];武漢理工大學(xué);2007年

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張翔;王佰順;徐碩;楊丁丁;;基于PSO-BP的礦井淋水井筒風(fēng)溫預(yù)測(cè)[J];煤礦安全;2012年11期

2 ;[J];;年期

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