【摘 要】
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烧结作为钢铁冶炼过程的一个重要环节,具有非线性、多变量、大滞后等特点,而烧结终点预测是烧结过程智能控制的重点与难度.本文基于BP神经网络建模方法,采用遗传-粒子群(GA-P
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243032
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烧结作为钢铁冶炼过程的一个重要环节,具有非线性、多变量、大滞后等特点,而烧结终点预测是烧结过程智能控制的重点与难度.本文基于BP神经网络建模方法,采用遗传-粒子群(GA-PSO)混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立基于GA-PSO-BP神经网络的烧结终点预测模型;并结合某烧结厂的现场数据,将GA-PSO-BP预测模型和PSO-BP、GA-BP、BP预测模型进行对比仿真实验.结果表明:基于GA-PSO-BP神经网路预测模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)以及最大绝对值误差(MAVE)分别为0.006、0.001 9、3.595 4 × 10-5和0.046 7.GA-PSO-BP预测模型的预测精度和误差均优于其他3种预测模型,更适用于在实际生产中预测烧结终点位置.
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