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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了基于改进BP神经网络的水泥熟料抗压强度预测方法，具体包括以下步骤：1样本采集；2模型搭建；3模型评估；本发明涉及水泥熟料抗压强度预测技术领域。该基于BP神经网络的水泥熟料抗压强度预测方法，通过结合智能预测方法，以水泥熟料的原材料配合比信息进行其抗压强度的预测，能够快速准确预测到原材料变化对强度变化的影响，进而节省了人力物力，避免了非专业操作带来的较大误差，为高性能水泥的生产提供了理论指导。特别是它能够快速建立准确的预测模型，这对工业上各种水泥的生产是有益的。
主权项：1.基于改进BP神经网络的水泥熟料抗压强度预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：1样本采集：收集并整理某水泥厂熟料的化学成分及物理性质参数数据，其中包括水泥熟料的28天实测抗压强度参数数据，作为样本数据，对样本数据进行归一化处理，并将样本数据按照设定比例划分为训练数据集和测试数据集；2模型搭建：首先使用平均影响值的方法筛选输入变量，然后采用粒子群优化算法对BP神经网络初始参数进行优化，为了获得更好的优化性能，重新设计了非线性惯性权重和动态学习因子，并模仿了遗传算法的变异操作，得到改进的粒子群算法，采用改进的粒子群算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化，将改进的粒子群算法与BP神经网络预测模型相结合，构建基于IPSO-BP的水泥熟料抗压强度预测模型；3模型评估：将步骤一中的训练数据集输入步骤二中的基于IPSO-BP的水泥熟料抗压强度预测模型中，将训练集的均方误差作为适应度函数，进行迭代寻优，获得最优个体经解码后，可以确定为神经网络的最佳初始权重和阈值，采用测试数据集验证优化后的基于IPSO-BP的水泥熟料抗压强度预测模型对其抗压强度预测的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 基于改进BP神经网络的水泥熟料抗压强度预测方法
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