基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究

发布时间：2017-09-19 19:29

  本文关键词：基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究

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【摘要】：为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Adaboost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型。结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测。结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学工商管理学院;
【关键词】： 原煤生产成本 BP神经网络 Adaboost算法 预测
【基金】：国家科技支撑计划项目(编号:2013BAH12F01)
【分类号】：F426.21;TP183
【正文快照】： 企业追求的目标是以最少的生产成本换取最多的经济利益,因此如何有效进行成本控制及管理在运营管理中占有重要地位。成本的准确预测是进行成本控制及管理的基础和重要环节[1,2]。对煤炭企业来说,对原煤生产成本进行有效预测和控制是提高煤炭企业经济效益最根本的途径[3,4]。目

【参考文献】

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本文编号：883500