版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、為了實現(xiàn)高爐生產(chǎn)的“優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、長壽、低耗”,高爐生產(chǎn)的自動化勢在必行。高爐生產(chǎn)自動化的核心部分——高爐控制模型一直被人們所關(guān)注。其發(fā)展經(jīng)歷了有高爐數(shù)學(xué)模型、高爐專家系統(tǒng)到高爐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他優(yōu)化算法相結(jié)合模型的過程。 本文根據(jù)高爐實際生產(chǎn)情況和技術(shù)水平,分別采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的兩種方法建立了高爐焦比預(yù)報模型、高爐鐵水硫含量預(yù)報模型和高爐鐵水硅含量預(yù)報模型。模型結(jié)構(gòu)都為三層,即輸入層
2、、隱含層和輸出層,分別經(jīng)過150個樣本的學(xué)習(xí)訓(xùn)練以及遺傳算法對初始權(quán)值的優(yōu)化,最終確定各自的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣,并分別用70組數(shù)據(jù)采用“固定式”和“修正式”兩種預(yù)報模式對高爐參數(shù)進行了離線預(yù)報,都具有良好的預(yù)報準確率。預(yù)報結(jié)果表明“修正式”預(yù)報命中率要高于“固定式”預(yù)報,遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合模型的預(yù)報命中率和訓(xùn)練次數(shù)都要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型。 本文的各個模型還吸收了“修正式”預(yù)報的思想,并建立了Access數(shù)據(jù)庫,能夠完成
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐汽水系統(tǒng)模型參數(shù)優(yōu)化.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法的板坯缺陷預(yù)報和參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法融合技術(shù)的模型研究.pdf
- 基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣象預(yù)報建模.pdf
- 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)洪水預(yù)報研究與應(yīng)用.pdf
- 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法建立轉(zhuǎn)爐提釩終點預(yù)報模型的研究.pdf
- 遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型參數(shù)率定中的應(yīng)用.pdf
- 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩變形預(yù)報中的應(yīng)用.pdf
- 基于遺傳算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的預(yù)測控制.pdf
- 基于遺傳算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐爐溫預(yù)報模型研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的巖體參數(shù)反分析研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的鍋爐燃燒優(yōu)化.pdf
- 基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟車模型研究.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計.pdf
- 基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泵站經(jīng)濟運行研究.pdf
- 基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量控制研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的結(jié)構(gòu)可靠度分析.pdf
- 基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達信號識別研究.pdf
評論
0/150
提交評論