基于改进BP神经网络的镁还原率预报研究

摘要：

介绍了BP神经网络和遗传算法的原理及特点,简述了皮江法炼镁工艺流程.为了研究各工艺参数与镁还原率之间的关系,针对标准BP神经网络存在的收敛速率慢、易陷入局部极小值等缺陷,建立了以煅白活性度、配硅比、制球压力、还原时间、还原温度、真空度为输入,镁还原率为输出的基于遗传算法优化的BP神经网络镁还原率预报模型.利用筛选后的生产数据对模型进行训练和预测,结果显示该预报模型能够较为精确地预报镁还原率,预测误差在±1.0％范围内的命中率达96％,最大误差小于1.3％,一定程度上可用于指导皮江法炼镁工艺中工艺参数的选择.

关键词：遗传算法、BP神经网络、镁还原率、预报

所属期刊栏目：34

分类号：TF822(有色金属冶炼)

资助基金：陕西省科学技术研究发展计划项目2013K09-28

在线出版日期：2014-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：535-540