基于遗传算法和神经网络混合优化的配煤控制
来源期刊：中国矿业大学学报2002年第5期
论文作者：王凌 郝榕 郭一楠 谭德健
关键词：配煤比; 遗传算法; 神经网络; 焦炭质量预测;
摘 要：在配煤炼焦中,配煤比是影响焦炭质量的主要因素.为稳定焦炭质量就要求配煤比实时性、自适应性好,因此采用混合优化算法分两步进行配煤比计算.首先,根据焦化反应机理,采用神经网络建立焦炭质量预测模型,并通过遗传算法(GA)训练权值,从而提高模型自适应性.其次,采用GA实现配煤比定量计算,克服了以往基于知识的定性分析方法中对经验的依赖.通过系统仿真,证明该方法较已有方法预测精度高、实时性好.
王凌1，郝榕2，郭一楠2，谭德健2
(1.清华大学,自动化系,北京,100084;
2.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,221008)
摘要:在配煤炼焦中,配煤比是影响焦炭质量的主要因素.为稳定焦炭质量就要求配煤比实时性、自适应性好,因此采用混合优化算法分两步进行配煤比计算.首先,根据焦化反应机理,采用神经网络建立焦炭质量预测模型,并通过遗传算法(GA)训练权值,从而提高模型自适应性.其次,采用GA实现配煤比定量计算,克服了以往基于知识的定性分析方法中对经验的依赖.通过系统仿真,证明该方法较已有方法预测精度高、实时性好.
关键词:配煤比; 遗传算法; 神经网络; 焦炭质量预测;
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