基于遗传算法优化BP神经网络的高炉喷煤优化.pdf

本文主要探讨了如何利用遗传算法优化BP神经网络来实现高炉喷煤优化，以提高高炉炼铁的效率和经济效益。高炉炼铁是一个涉及多个变量的复杂系统，传统的操作模式依赖于炉长的经验，这往往导致能源，特别是煤粉的使用存在盲目性。为了改善这一状况，文章结合炼铁工艺理论和高炉专家的经验，针对白云鄂博矿石的特性，选取优化数据，运用遗传算法对BP神经网络进行优化。 BP神经网络是一种常用的有监督学习模型，通过反向传播来调整权重和阈值，以适应输入数据。然而，BP网络在全局搜索最优解时可能存在局部最优问题。遗传算法作为一种模拟生物进化过程的全局优化算法，具有较强的全局搜索能力，能有效避免陷入局部最优，因此被用来优化BP神经网络的参数。 文章首先筛选出与高炉喷煤优化相关的优化数据，然后利用遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，构建了两个预测模型：一是基于遗传算法优化的BP神经网络喷煤量优化预测模型，二是工艺指标（铁水中的硫含量及入炉焦比）预测模型。这两个模型能够根据当前高炉的状态，输出最佳的喷煤量设定值，并预测相应的工艺指标变化趋势。 实际应用表明，这种方法可以为现场操作人员提供操作指导，帮助实现高炉的稳定运行，提高经济效益。遗传算法优化的BP神经网络模型克服了传统经验设定的局限性，能够更科学地指导高炉喷煤操作，降低能耗，提升生产效率。 总结来说，该研究将遗传算法与BP神经网络相结合，为高炉炼铁过程中的喷煤优化提供了新的解决策略。这种方法不仅基于理论分析，还融合了实践经验，有助于推动高炉炼铁技术的进步，实现资源的有效利用和生产效率的提升。