基于PSO-BP神经网络的高炉煤气柜位预测模型及应用

【摘要】：以钢铁企业高炉煤气柜位作为研究对象,对高炉煤气发生量和消耗量等影响因素进行相关性分析,得到关联度较高的主成分作为输入参数。利用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,使优化后的BP神经网络能够更好地预测函数输出。针对粒子群算法早熟收敛、搜索精度偏低以及后期迭代效率不高的问题,提出对粒子进行变异操作的处理方法。研究结果表明:所建立的预测模型误差小,能有效解决高炉煤气柜位的预测问题,为生产企业合理制定煤气使用计划提供理论依据。 【作者单位】： 天津理工大学管理学院;潍坊科技学院经济管理学院;
【关键词】： 高炉煤气柜位 相关性分析 预测模型 粒子群优化 BP神经网络 变异操作
【分类号】：TF573;TP183
【正文快照】： 高炉煤气是钢铁企业重要的二次能源。在生产过程中,高炉煤气管网上同时连接着发生设备和消耗设备。发生设备产生的煤气进入管网,消耗设备又从管网取得煤气。为了维持管网的压力平衡,高炉煤气柜是一个重要的调节手段。可是高炉煤气柜自身有压力上下限的限制,如果超限则会发生危

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