燒結(jié)作為鋼鐵冶煉過程的一個(gè)重要環(huán)節(jié),具有非線性、多變量、大滯后等特點(diǎn),而燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測是燒結(jié)過程智能控制的重點(diǎn)與難度。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法,采用遺傳-粒子群（GA-PSO）混合算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,建立基于GA-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測模型;并結(jié)合某燒結(jié)廠的現(xiàn)場數(shù)據(jù),將GA-PSO-BP預(yù)測模型和PSO-BP、GA-BP、BP預(yù)測模型進(jìn)行對比仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:基于GA-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)路預(yù)測模型的均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）以及最大絕對值誤差（MAVE）分別為0.006、0.001 9、3.595 4×10^-5和0.046 7。GA-PSO-BP預(yù)測模型的預(yù)測精度和誤差均優(yōu)于其他3種預(yù)測模型,更適用于在實(shí)際生產(chǎn)中預(yù)測燒結(jié)終點(diǎn)位置。 

【文章來源】：燒結(jié)球團(tuán). 2020,45(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

燒結(jié)生產(chǎn)工藝流程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型結(jié)構(gòu)

式中:ym(k+d)為提前d步的燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測值;y(k)為k時(shí)刻的燒結(jié)終點(diǎn)位置;u(k)為k時(shí)刻的輸入?yún)?shù)值;p為輸入?yún)?shù)的個(gè)數(shù);n為模型的階次。由上述可知,燒結(jié)終點(diǎn)GA-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)確定為6-13-1(節(jié)點(diǎn)數(shù))。因此,BTP預(yù)測模型的6個(gè)輸入變量:燒結(jié)臺車速度u1、BRP(17號風(fēng)箱)處風(fēng)箱溫度u2、點(diǎn)火溫度u3、料層厚度u4、二混含水量u5以及當(dāng)前BTP的位置u6。模型的隱含層神經(jīng)元激勵函數(shù)選擇Sigmoid函數(shù),輸出層激勵函數(shù)選擇purelin函數(shù)。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率η=0.10,迭代總次數(shù)K=1 000,目標(biāo)誤差ε=0.001。在GA-PSO算法中,種群規(guī)模N=10,交叉率Pm=0.3,變異率Pc=0.1,學(xué)習(xí)因子c1=c2=1.49,最大進(jìn)化代數(shù)G=20。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究及在故障診斷中的應(yīng)用[D]. 孫弋清.燕山大學(xué) 2018
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[3]GA-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大氣污染物濃度預(yù)測中的應(yīng)用研究[D]. 成華義.華中科技大學(xué) 2014



本文編號：3216746