遗传神经网络在近红外光谱煤质分析中的应用研究

针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,结合遗传算法全局搜索的特点,提出了一种基于遗传算法和BP神经网络建立近红外光谱煤质分析模型的方法;并利用主成分分析法提取煤炭样品的主成分值,有效地压缩了数据。实验对比了BP模型与GA-BP模型,结果表明,GA-BP模型能有效地减小测试集的预测值与真实值之间的误差平方和,相关系数也得到了提高,有效地提高了预测精度和分析速度。