基于ES-LSTM的马蹄焰玻璃窑炉的热效率预测

• 作者: 丘绍雄 印四华
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 玻璃窑炉 进化策略 循环神经网络 进化神经网络 热效率预测
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 13-16,44
• 页数: 5页
• 分类号: TQ171.62
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.09.004

摘要

在马蹄焰窑炉的燃烧过程中,包含了一套复杂的工艺流程,窑炉的热效率会随着工况发生变化.针对影响燃烧的因素复杂、不确定性高,以及传统的梯度下降的优化方法有可能陷入局部最优等问题,提出了基于进化神经网络ES-LSTM的马蹄焰玻璃窑炉热效率预测模型.利用进化策略,将神经网络的连接权值不断变异进化,寻找更优的神经网络连接权值,从而达到优化LSTM的目的.实验结果表明,ES-LSTM模型与传统的BP模型和LSTM模型相比,具有更好的预测精度,证明了其可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印四华		13	24	3.0	4.0
2	丘绍雄		1	0	0.0	0.0