基于DE优化的炼焦能耗神经网络模型

现今焦化行业耗能高、污染严重的问题，引起社会广泛关注，使得降低炼焦能耗，保护环境成了焦化行业亟待解决的问题。针对炼焦生产过程中炼焦能耗数学模型难以建立、统计量大等问题，分析了影响炼焦能耗的主要因素，提出了神经网络数学模型。由于差分进化算法收敛速度快、不易陷入极值等优点，建立基于差分进化算法神经网络数学模型。通过MATLAB仿真实验结果表明，模型误差波动小，寻优速度快，模型精度达到95%以上。该研究为建立炼焦能耗数学模型方面，提供了新的思路，为炼焦行业高效低耗生产指明了新方向。