基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回轉(zhuǎn)窯噴煤量預(yù)測(cè)

摘要： 噴煤量調(diào)節(jié)是回轉(zhuǎn)窯內(nèi)各段溫度控制的主要途徑和手段，但由于回轉(zhuǎn)窯內(nèi)球團(tuán)的煅燒過(guò)程具有非線性、時(shí)滯性、多變量和不確定性等特點(diǎn)，該部分溫度難以有效控制。本文構(gòu)建一種基于粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-BP)的回轉(zhuǎn)窯噴煤量預(yù)測(cè)模型，通過(guò)仿真試驗(yàn)對(duì)比噴煤量的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值，分析誤差和辨識(shí)模型的擬合效果。結(jié)果表明：PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的精度優(yōu)于原始BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較高的尋優(yōu)效... （共10頁(yè)）