【摘 要】
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为更好地预测煤的成浆性,以大量煤种成浆浓度试验数据为基础,建立了3个输出因子的神经网络成浆浓度预测模型,模型采用L-M算法,对输入数据进行数据预处理,最后对比分析了神经
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,浙江大学能源清洁利用国家重点实验室热能工程研究所
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划（973计划）资助项目（2010CB227001）
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为更好地预测煤的成浆性,以大量煤种成浆浓度试验数据为基础,建立了3个输出因子的神经网络成浆浓度预测模型,模型采用L-M算法,对输入数据进行数据预处理,最后对比分析了神经网络预测模型与回归分析模型的预测结果。结果表明,以Ad、哈氏可磨性指数HGI和氧含量O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.63%,以M（ad）、HGI和O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.60%,以M（ad）、HGI和氧碳比O/C为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.40%,3种组合的模型结果均小于回归分析模型的平均绝对误
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