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基于改进BP神经网络的刮板输送机负载预测方法研究
作者: 王艳萍 [1] ; 周杨 [2] ; 闫超 [3]
关键词: 刮板输送机 负载 预测 BP神经网络 WINCC scraper conveyer load prediction BP neural network Win CC
摘要：
为了对刮板输送机负载进行更有效的监测与控制,建立了基于BP神经网络的电流预测模型,结合自适应学习速率和附加动量法改进标准BP算法中连接权值和阈值的梯度下降更新算法,仿真实验表明平均相对预测误差为1.280 3%,效果良好。在刮板输送机WinCC远程监控平台中实现所述预测功能,结果显示,该系统能够实时预测工作面刮板输送机的运行电流。