《表3 BP神经网络烧结矿质量预测方法参数对比》
将提出的A-LSTM烧结矿质量预测方法与传统LSTM网络、应用较为广泛的BP神经网络、深度置信网络(DBN)、Elman网络进行对比。为体现对比有效性,最大可能地降低调参偶然性,对以上多种算法进行超参数实验对比,对比结果如表1-表3所示。
图表编号 | XD00224776700 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.09.15 |
作者 | 孙立辉、武晓婧 |
绘制单位 | 河北经贸大学信息技术学院、河北经贸大学信息技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
将提出的A-LSTM烧结矿质量预测方法与传统LSTM网络、应用较为广泛的BP神经网络、深度置信网络(DBN)、Elman网络进行对比。为体现对比有效性,最大可能地降低调参偶然性,对以上多种算法进行超参数实验对比,对比结果如表1-表3所示。
图表编号 | XD00224776700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.15 |
作者 | 孙立辉、武晓婧 |
绘制单位 | 河北经贸大学信息技术学院、河北经贸大学信息技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |