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 49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
