基于粒子群算法的深度置信网络焙烧过程可溶锌率预测

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针对锌冶炼焙烧过程焙砂质量衡量指标可溶锌率难以在线测量的问题,提出采用深度置信网络算法(Deep Belief Network, DBN)预测可溶锌率。但DBN网络结构是影响其预测性能的重要因素,合适的网路结构又难以确定,故提出先用信息熵法确定合适的隐层层数,再用PSO算法对隐层节点数和学习率进行优化,最终确定DBN网路结构。通过数据集仿真和可溶锌率预测实际应用,对该方法进行验证,与BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行对比。结果表明,用信息熵法和PSO算法优化确定的DBN网络结构,预测精度更高,拟合能
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