本發明公開了一種基于顆粒群優化超限學習機的危廢配伍灰熔點預測方法,步驟包括:測定多組不同摻混比例下的每組危廢配伍樣品的配伍灰熔點以及每組樣品中的每種危險廢棄物的11種化學成分,獲取超限學習機的模型輸入輸出變量;采用顆粒群算法優化超限學習機隨機產生的輸入層與隱藏層之間的連接權重和隱藏層神經元閾值,并以獲取的模型輸出輸出變量建立最優的超限學習機神經網絡模型;模型根據輸入,預測輸出多種危廢配伍的灰熔點。本發明以反復實驗總結的11種危廢化學成分數據及危廢配伍摻混比例為模型輸入變量,并利用改進的顆粒群算法優化得到的超限學習機神經網絡模型具有較高地危廢配伍灰熔點預測精度。
聲明:
“基于顆粒群優化超限學習機的危廢配伍灰熔點預測方法” 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)