改进遗传算法优化的BP神经网络高炉煤气预测

摘要：

以高炉煤气为主要研究对象,针对钢铁企业高炉煤气发生量波动大、无规律等特点,提出基于改进遗传算法优化的BP神经网络模型,通过改进遗传算法中交叉概率和变异概率的自适应选取,达到在全局与局部同时具有较强的寻优能力.由仿真结果可知:改进遗传算法优化的BP模型比普通的BP神经网络模型能更精确地预测煤气发生量,并解决了遗传算法(GA)优化BP神经网络容易陷入早熟、收敛慢的问题.

关键词：高炉煤气、预测、遗传算法、BP神经网络

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：77-79