基于自适应遗传算法的神经网络在炉温预测中应用

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1、基于自适应遗传算法的神经网络在炉温预测中应用摘要钢铁工业是国民经济的支柱产业，高炉炼铁是钢铁工业的重要组成部分。高炉炉温是高炉顺行、稳定以及产品质量的保证，也是判断高炉炉况的一个重要指标。在正常的冶铁条件下铁水硅含量与炉温成正比，铁水硅含量越高，炉温越高，反之亦然。因为铁水硅含量可间接的反映出高炉炉温的变化，所以本课题选用铁水硅含量模型作为高炉炉温模型。本文将自适应遗传算法和BP网络相结合，介绍了一种AGA—BP网络模型。该模型应用了自适应遗传算法的全局搜索和BP算法的局部搜索，优化多层前馈神经网络的连接权值和阈值，可避免陷入局部极小从而得到最佳的神经

2、网络。本文将该模型应用到高炉炉温的预测中，选取影响炉温的主要参数作为网络的输入参数，采用一定数量的现场数据作为样本进行仿真实验，仿真结果证明了其有效性。采用自适应遗传算法神经网络模型对高炉炉温预测的准确率为与BP网络模型和改进的BP网络模型的仿真结果相比较，预测精度得到了提高。关键词：高炉炉温，铁水硅含量，神经网络，温度预测，自适应遗传算法TheApplicationofNeuralNetworkbasedonAdaptiveGeneticAlgorithmtoPredictTemperatureofBlastFurnaceAbstractIronan

3、dsteelindustryisthepillarofthenationaleconomyandblastfurnaceisveryimportantforironandsteelindustry．Thetemperatureofblastfurnaceaffectsthenormalproduceandstabilizationofblastfumaceandthequalityofproductiondirectly，whichisanimportantguidelineofestimatingcondition．Inthenaturalcondi

4、tion，thesiliconcontentofmoltenironbecomesdirectratiowiththetemperature．Becausethesiliconcontentofmoltenironcanindirectlyreflectthechangeoftemperature。thistaskchoosethemodelofthesiliconcontentofmoltenironasthetemperaturemodelofblastfurnace．Inthispaper，adaptivegeneticalgorithmandB

5、Pneuralnetworkarecombined，AGA．BPnetworkmodelisintroducedThismodelmakesuseofglobaloptimizationofadaptivegeneticalgorithmandlocaloptimizationofBPneuralnetworktomodifythepowervalueofnetwork．Theproblemofslowconvergencespeedandbeingpronetoconvergetominimumaresolvedforthebestneuralnet

6、work．Inthispaper，themodelisappliedtopredicttemperatureofblastfurnace，thetestingandsimulatingresultsaresatisfactory．ThenumericalresultsofAGA—BPnetworkmodelshowthatthepredictionprecisionisimprovedandtheiterativenumbersaremuchlessthanthenormalBPnetworkmodelandimprovedBPnetworkmodel

7、．Keywords：temperatureofblastneuralnetwork，thealgorithmfurnace，thesiliconcontentofmolteniron，temperatureprediction，adaptivegenetic插图清单图卜l高炉工艺流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2图2-1人工神经元的数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯10图2-2线性函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．12图2-3符号函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12图2-4饱和函数⋯⋯⋯

8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．12图2-5阶跃函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯