基于GA-BP神经网络算法的造纸企业能耗预测的研究与应用

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针对造纸行业存在耗能高、利用率低、能耗管理不集中的问题,利用西门子B.Data软件开发造纸企业能源管理系统。同时,BP神经网络自身存在缺陷,导致预测模型不精确的问题,利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化BP神经网络模型权值和阈值,获得优化网络模型。仿真结果表明:GA-BP神经网络模型具有速度快、精度高的优点。该能源管理系统已成功应用于山东某造纸厂,系统具备监控与管理、能耗数据分析与预测、能源网络优化等功能,达到造纸企业能源有效管理和节能效果。
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