炼焦生产过程综合生产指标的改进神经网络预测方法

被引：13

作者：

王伟

吴敏

雷琪

曹卫华

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

控制理论与应用 | 2009年 / 26卷 / 12期

基金：

国家杰出青年科学基金;

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

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.

引用

页码：1419 / 1424

页数：6

共 11 条

[1]

一种新的集成模型在焦炉火道温度软测量中的应用.[A].陈泰任;曹卫华;吴敏;雷琪;.第二十六届中国控制会议.2007,

[2] 基于多目标遗传算法的炼焦生产过程优化控制 [J].