本發明提供一種基于PSO?ELM算法的混勻礦燒結基礎特性預報方法,涉及計算機技術領域。本發明包括以下步驟:步驟1:獲取待檢測的混勻礦樣本數據,樣本數據分為訓練集和測試集,所述混勻礦樣本數據包括化學成分、燒損及其燒結基礎特性;步驟2:建立混勻礦燒結基礎特性預報模型;步驟3:通過測試集的數據對混勻礦燒結基礎特性預報模型進行驗證。本發明采用具有最優權重矩陣、最優偏置向量粒子群算法優化的極限學習機神經網絡對混勻礦化學成分以及燒損進行處理,得到的混勻礦樣品的燒結基礎特性精度較高且該方法效率高、成本低。
聲明:
“基于PSO-ELM算法的混勻礦燒結基礎特性預報方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)