基于广义回归神经网络的浮选加药量预测 上传者：roless 2020-06-10 14:10:49上传 PDF文件 214.46KB 热度 23次 针对现有煤泥浮选加药量预测精度不足的现状,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)的浮选加药量预测。首先介绍了GRNN的网络结构,然后通过交叉验证搜索算法确定了模型的结构参数,最后通过与BP网络模型的比较,得出了该模型在算法时间和预测精度方面的优越性,更加适应于浮选加药的预测。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 roless 资源：405 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
