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基于遗传算法优化BP神经网络的烧结能耗预测

来源期刊:冶金能源2021年第1期

论文作者:李海英 李富鹏 李闯 尹贻民

文章页码:56 - 60

关键词:烧结;能耗预测;遗传算法;神经网络;

摘    要:对钢铁行业的烧结工序以及工序中影响能耗的因素进行分析,确立了主要影响因素,并通过灰色关联分析法验证了其合理性。基于matlab.r2019a中的代码编辑器进行编码,建立了基于遗传算法的BP神经网络(GA-BP)烧结能耗预测仿真模型,以遗传算法对BP神经网络的权值和阀值进行优化,使其具有较强的全局寻优能力。仿真模型分析结果表明,GA-BP对烧结能耗进行预测是有效可行的,为烧结工艺的能源合理利用及节能潜力开发提供了新的思路。

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基于遗传算法优化BP神经网络的烧结能耗预测

李海英,李富鹏,李闯,尹贻民

华北理工大学冶金与能源学院

摘 要:对钢铁行业的烧结工序以及工序中影响能耗的因素进行分析,确立了主要影响因素,并通过灰色关联分析法验证了其合理性。基于matlab.r2019a中的代码编辑器进行编码,建立了基于遗传算法的BP神经网络(GA-BP)烧结能耗预测仿真模型,以遗传算法对BP神经网络的权值和阀值进行优化,使其具有较强的全局寻优能力。仿真模型分析结果表明,GA-BP对烧结能耗进行预测是有效可行的,为烧结工艺的能源合理利用及节能潜力开发提供了新的思路。

关键词:烧结;能耗预测;遗传算法;神经网络;

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