作　　者： (李爱莲）; (龚小帅）;

机构地区： 内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010

出　　处： 《自动化应用》 2017年第8期74-77,共4页

摘　　要： 为使焦炭预测精度提高,减少不必要的能源损耗,提出基于量子遗传算法优化BP网络的焦炭质量预测模型。在算法中应用量子位概率幅、量子旋转门、量子非门对种群中的染色体进行编码、相位更新、变异的操作。仿真结果表明,该模型相较于传统的BP网络模型预测精度更高,同时大大提升了效率与可靠性。

关 键 词： 量子遗传算 神经网络 量子概率幅编码 量子旋转门 焦炭质量预测模型