基于预测模型和遗传算法的配煤优化研究

• 作者: 燕礼富 范怿涛 邓全亮
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 神经元网络 预测模型 遗传算法 配煤比
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 31-34
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2010.03.008

摘要

焦化企业配煤和炼焦过程是存在诸多不确定性、无法用数学模型描述的复杂工业过程, 传统控制方法难以实施控制.因此要实现配煤成本的最优控制是个比较复杂的问题.本文在焦化理论和实际生产所获的数据基础上,以神经元网络为指导,建立焦炭质量预测模型;利用单种和混合煤中各组分的关系,建立起混合煤的质量预测模型.在以上两个模型的基础上,把炼焦过程中配煤成本最小化的问题转化成为带约束的最优化问题.再利用遗传算法可以比较方便地求得近似最优解.本文利用实际数据和仿真实验,验证方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	燕礼富		1	9	1.0	1.0
2	邓全亮		1	9	1.0	1.0
3	范怿涛		3	14	2.0	3.0