河北科技大学学报
河北科技大學學報
하북과기대학학보
JOURNAL OF THE HEBEI UNIVERSITY OF SCIENCE AND ECHNOLOGY
2013年
6期
535-540
,共6页
华建社%薛臣%刘明华%李芳
華建社%薛臣%劉明華%李芳
화건사%설신%류명화%리방
遗传算法%BP神经网络%镁还原率%预报
遺傳算法%BP神經網絡%鎂還原率%預報
유전산법%BP신경망락%미환원솔%예보
genetic algorithm%BP neural network%magnesium reduction degree%prediction
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.
介紹瞭BP神經網絡和遺傳算法的原理及特點,簡述瞭皮江法煉鎂工藝流程.為瞭研究各工藝參數與鎂還原率之間的關繫,針對標準BP神經網絡存在的收斂速率慢、易陷入跼部極小值等缺陷,建立瞭以煅白活性度、配硅比、製毬壓力、還原時間、還原溫度、真空度為輸入,鎂還原率為輸齣的基于遺傳算法優化的BP神經網絡鎂還原率預報模型.利用篩選後的生產數據對模型進行訓練和預測,結果顯示該預報模型能夠較為精確地預報鎂還原率,預測誤差在±1.0％範圍內的命中率達96％,最大誤差小于1.3％,一定程度上可用于指導皮江法煉鎂工藝中工藝參數的選擇.
개소료BP신경망락화유전산법적원리급특점,간술료피강법련미공예류정.위료연구각공예삼수여미환원솔지간적관계,침대표준BP신경망락존재적수렴속솔만、역함입국부겁소치등결함,건립료이단백활성도、배규비、제구압력、환원시간、환원온도、진공도위수입,미환원솔위수출적기우유전산법우화적BP신경망락미환원솔예보모형.이용사선후적생산수거대모형진행훈련화예측,결과현시해예보모형능구교위정학지예보미환원솔,예측오차재±1.0％범위내적명중솔체96％,최대오차소우1.3％,일정정도상가용우지도피강법련미공예중공예삼수적선택.
