炼焦生产过程综合生产指标的改进神经网络预测方法
王伟
吴敏
雷琪
曹卫华
1.中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,4100832.中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,4100833.中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,4100834.中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
摘要：针对炼焦生产过程综合生产指标 (焦炭质量、产量和焦炉能耗)检测的严重滞后问题,提出一种改进BP神经网络预测方法.首先基于相关过程参数的主元分析和灰色关联分析,确定出预测模型的输入输出变量;然后采用基于改进差分进化算法的BP神经网络建立预测模型,并与基本BP神经网络预测模型进行比较;最后,对改进BP神经网络预测模型进行了验证.实验结果表明,改进BP神经网络预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度,模型的预测效果可以满足生产工艺要求.
关键词：炼焦生产过程主元分析灰色关联分析改进差分进化算法改进BP神经网络预测模型
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(863;2008AA042902)国家自然科学基金(60425310)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1419-1424 )
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