基于遗传算法和神经网络混合优化的配煤控制

被引：18

作者：

郭一楠

王凌

谭德健

郝榕

机构：

[1] 中国矿业大学信息与电气工程学院

[2] 清华大学自动化系

来源：

中国矿业大学学报 | 2002年 / 05期

关键词：

配煤比; 遗传算法; 神经网络; 焦炭质量预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273.5 [];

学科分类号：

摘要：

在配煤炼焦中 ,配煤比是影响焦炭质量的主要因素 .为稳定焦炭质量就要求配煤比实时性、自适应性好 ,因此采用混合优化算法分两步进行配煤比计算 .首先 ,根据焦化反应机理 ,采用神经网络建立焦炭质量预测模型 ,并通过遗传算法 ( GA)训练权值 ,从而提高模型自适应性 .其次 ,采用 GA实现配煤比定量计算 ,克服了以往基于知识的定性分析方法中对经验的依赖 .通过系统仿真 ,证明该方法较已有方法预测精度高、实时性好

引用

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