论文摘要
基于中冶宝钢某厂的24个月的机械运输设备运行数据,首先利用单层隐含层的BP神经网络预测下月回报率,提出了对模型的输入层、隐含层及其节点数的改进方案,保证模型拟合程度高的同时也确保训练的高效和快速收敛。经过改进模型的训练,仅用了150次左右的训练就达到期望误差0.000 5。将影响回报率的设备,选取数据进一步筛选,并利用MATLAB进行占比分析,使工程设备的回报率逐年上升。结合运输设备回报率的波动性,解决高利用高风险率机械运输设备的设定标准,通过双高设备出现问题的因素分析提出以"检"代"修"、以"修"代"换"的机械设备管理要求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张鑫,张雯莹,张云龙,陈宁
关键词: 机械运输设备,回报率,神经网络算法
来源: 应用技术学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 上海应用技术大学理学院,宝山钢铁股份有限公司,中冶宝钢技术服务有限公司
基金: 上海市高校青年教师培训资助计划(ZZyyx15014),上海应用技术大学校级产学研合作平台文科工程设计(10210Q172106),上海应用技术大学引进人才基金(39120K176013)项目资助
分类号: TP183;TF305
页码: 249-254+259
总页数: 7
文件大小: 1147K
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