基于遗传算法优化BP神经网络的烧结能耗预测

• 作者: 李海英 李富鹏 李闯 尹贻民
• 来源期刊: 冶金能源
• 关键词: 烧结 能耗预测 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 语种: 中文

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.