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为了保证判决的准确性及对错误神经元的包容性,故以其更复杂的网络连接形式建立基于级联BP神经网络的焦炭质量预测模型,将大部分煤炭质量参数预测误差控制在15%以内,具有优越的拟合能力与稳定的收敛特性。最后引入基于交叉验证的级联BP神经网络,使得泛化性能明显提高,煤炭质量参数总体预测误差降至5%以内,效果优化明显。