炼焦生产过程综合生产指标的改进神经网络预测方法

• 作者: 吴敏 曹卫华 王伟 雷琪
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1419-1424
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 6287字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷琪	中南大学信息科学与工程学院	34	359	12.0	16.0
2	吴敏	中南大学信息科学与工程学院	439	5230	34.0	47.0
3	曹卫华	中南大学信息科学与工程学院	120	1459	20.0	29.0
4	王伟	中南大学信息科学与工程学院	130	970	18.0	26.0