基于Elman動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤質(zhì)預(yù)測(cè)算法研究

張 瑋，張 丹

（華北科技學(xué)院教務(wù)處，北京101601）

煤炭在我國(guó)一次能源的生產(chǎn)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，占有舉足輕重的地位。整個(gè)“十一五”期間，煤炭消費(fèi)的年均增幅達(dá)到3.02%，截至2010年，煤炭的消費(fèi)量已接近總量的74%［1］。然而，我國(guó)煤炭普遍屬于中灰、中疏煤，煤中的灰分一般為10%～20%，含硫量在1.0%～2.8%，煤炭在消費(fèi)使用過(guò)程中會(huì)對(duì)環(huán)境造成嚴(yán)重的污染。隨著市場(chǎng)需求的改變以及整個(gè)社會(huì)環(huán)境安全意識(shí)的增強(qiáng)，煤炭產(chǎn)品的質(zhì)量要求正在被不斷提高。在此背景下，選煤廠唯有加快技術(shù)進(jìn)步的速度，積極落實(shí)潔凈煤技術(shù)，下狠心淘汰落后設(shè)備，不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量，方能適應(yīng)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)的需求，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

配煤過(guò)程依據(jù)用戶提出的煤質(zhì)指標(biāo)，將多種不同性質(zhì)的煤種按一定比例進(jìn)行合理混配，實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)互補(bǔ)、提高燃煤效率、減少污染，是當(dāng)前合理利用煤炭資源的一種重要手段。如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)配煤煤質(zhì)是整個(gè)配煤過(guò)程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，諸多研究表明：?jiǎn)蚊悍N的性能對(duì)于配煤后的煤質(zhì)具有復(fù)雜的非線性影響［2－3］，很難建立精確的配煤煤質(zhì)預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜非線性問(wèn)題的數(shù)學(xué)建模上具有顯著優(yōu)勢(shì)，能高精度的重現(xiàn)非線性連續(xù)函數(shù)。為此，基于人工Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，建立了配煤煤質(zhì)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)配煤煤質(zhì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

1 構(gòu)建原理

目前，用于煤礦企業(yè)設(shè)備組網(wǎng)的前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，屬于典型的非線性靜態(tài)映射，通過(guò)簡(jiǎn)單的非線性單元的組合映射，來(lái)模擬復(fù)雜的非線性問(wèn)題，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高的特點(diǎn)［4，8－9］。但是，由于靜態(tài)非線性映射自身缺乏豐富的動(dòng)力學(xué)規(guī)則，導(dǎo)致BP網(wǎng)絡(luò)在煤炭企業(yè)實(shí)際組網(wǎng)應(yīng)用中，普遍存在運(yùn)算速度慢、目標(biāo)函數(shù)在局部極小值處易陷入死循環(huán)等問(wèn)題。煤礦井下復(fù)雜惡劣工作環(huán)境，決定了井下自動(dòng)化控制網(wǎng)絡(luò)必須具有高度的自主性和穩(wěn)定性，能及時(shí)對(duì)各種突發(fā)狀況做出準(zhǔn)確的反應(yīng)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在此方面難以滿足要求。Elman動(dòng)態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沿用了BP網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)是在隱含層后增加一個(gè)充當(dāng)延時(shí)算子的承接層，借此完成對(duì)控制數(shù)據(jù)的中繼記憶，令整個(gè)控制系統(tǒng)得以應(yīng)對(duì)短時(shí)間大量數(shù)據(jù)爆發(fā)式出現(xiàn)的突發(fā)狀況，增強(qiáng)了煤礦設(shè)備控制網(wǎng)絡(luò)的全局穩(wěn)定性，使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)得以準(zhǔn)確地反應(yīng)井下設(shè)備的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)特性［4］。同時(shí)，處理單元的增多，使其具有了更強(qiáng)大的運(yùn)算功能，極大縮短了問(wèn)題處理的效率。鑒于此，基于Elman反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們?cè)O(shè)計(jì)了配煤煤質(zhì)的預(yù)測(cè)模型，以發(fā)熱量、水分、灰分以及揮發(fā)分為評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用Elman動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)配煤所得復(fù)煤的品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1.1 反饋型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型含有輸入層、隱含層、關(guān)聯(lián)層（承接層）和輸出層這4層結(jié)構(gòu)。運(yùn)算時(shí)，隱含層的輸出量先被載入承接層進(jìn)行延遲存儲(chǔ)，之后與導(dǎo)入隱含層的輸入量進(jìn)行自關(guān)聯(lián)，內(nèi)建了一個(gè)反饋網(wǎng)絡(luò)。這樣做，一方面通過(guò)數(shù)據(jù)的自檢比對(duì)，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；另一方面提高了動(dòng)態(tài)信息的處理能力，非常適合用于搭建煤礦企業(yè)井下控制網(wǎng)絡(luò)。

1.2 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模式

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性模型定義為［5］：

式中，λ為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)矩陣（λ1：輸入層到隱含層，λ2：隱含層到承接層，λ3：隱含層到輸出層）；M（n）和Me（n）分別為隱含層和承接層的輸出量；N（n）為輸出層的輸出量；k（0≤k≤1）是自連接反饋增益因子；u（）是隱含層、關(guān)聯(lián)層輸出量的線性組合；e［］為隱含層與承接層的傳遞函數(shù)；f［］為輸出層的傳遞函數(shù)，均為sigmoid型神經(jīng)元非線性作用函數(shù)，其形式為：

模型建立后，利用自適應(yīng)動(dòng)量梯度降低算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整函數(shù)權(quán)值和閾值參數(shù)，減低誤差。權(quán)值和閾值等參數(shù)確定后，便可進(jìn)行測(cè)試。

2 配煤煤質(zhì)預(yù)測(cè)模型的建立

2.1 選取檢測(cè)樣本

以某集團(tuán)為例，其產(chǎn)品主要有15種單一煤種、4種混合煤種，配煤廠的目標(biāo)配煤精度小于1%，復(fù)煤的煤質(zhì)要求如表1所示。本研究將應(yīng)用根據(jù)上述原理建立的反饋型Elman模型，對(duì)配煤的煤質(zhì)開(kāi)展預(yù)測(cè)。

表1 配煤后復(fù)煤的煤質(zhì)目標(biāo)

以試驗(yàn)獲得的部分典型單一煤質(zhì)性能數(shù)據(jù)為參考［6－7］，利用模型預(yù)測(cè)配煤煤質(zhì)。研究中，選取了14組數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行模型的預(yù)測(cè)，其中前12組作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，后2組數(shù)據(jù)作為檢測(cè)樣本。預(yù)測(cè)樣本的設(shè)計(jì)過(guò)程以檢測(cè)樣本的數(shù)據(jù)加以描述，輸入量是單一煤種1、2和3號(hào)的煤質(zhì)數(shù)據(jù)，輸出量是配煤的煤質(zhì)數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)信息如表2所示。

表2 檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)

2.2 模型架構(gòu)

由表2可知，預(yù)測(cè)模型的輸入層含有單一煤種的發(fā)熱量（Cad）、水分（Aad）、灰分（Vad）、揮發(fā)分（Mad）這五個(gè)輸入量，預(yù)測(cè)中4種單一煤種為一組，模型中每組具有16個(gè)輸入層節(jié)點(diǎn)，輸出層具有4個(gè)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)配煤的發(fā)熱量、水分、灰分、揮發(fā)分這四個(gè)煤質(zhì)指標(biāo)。

整個(gè)配煤煤質(zhì)預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)中隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目的選，擇取決于煤種的復(fù)雜程度以及具體配煤操作。參考相關(guān)研究中確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的方法［6］。

式中：ψ為配煤數(shù)據(jù)樣本數(shù)；輸入層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)為n，ni則為隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)。

如果i＞ni＝0。隱含層作用函數(shù)為正切sigmoid神經(jīng)元非線性函數(shù)，輸出層作用函數(shù)為正切sigmoid神經(jīng)元線性函數(shù)。在此基礎(chǔ)上，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算性能，最終確定網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為26個(gè)，組建（16，26，4）型Elman動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與精度效驗(yàn)

隨即選取18組配煤數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與精度效驗(yàn)，使用16組數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最后2組樣本用于精度效驗(yàn)，部分樣本信息如表3所示。同時(shí)，需要對(duì)用于訓(xùn)練學(xué)習(xí)的樣本進(jìn)行歸一化處理，以提高網(wǎng)絡(luò)的收斂性。這里我們采用了學(xué)習(xí)速率自適應(yīng)的梯度下降算法，對(duì)Elman網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。訓(xùn)練參數(shù)被設(shè)置為：網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)為5000，學(xué)習(xí)動(dòng)量因子為0.80，學(xué)習(xí)速率為0.05，學(xué)習(xí)結(jié)束時(shí)的目標(biāo)平均誤差為0.001，其他參數(shù)直接選擇默認(rèn)值。

研究中，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)結(jié)果的比對(duì)，如表3所示，計(jì)算得出網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度為0.000995371。說(shuō)明本預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)合理，對(duì)于配煤后的煤質(zhì)具有良好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，以反饋型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行煤質(zhì)預(yù)測(cè)是可行的，其精度滿足選煤廠的控制要求。

表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果比較

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)配煤所得復(fù)煤的多種煤質(zhì)指標(biāo)，與其所含的單一煤種之間具有復(fù)雜的非線性關(guān)系。對(duì)于選煤廠而言，必須建立高精度的煤質(zhì)預(yù)測(cè)分析模型，準(zhǔn)確把握配煤煤質(zhì)情況。本文利用動(dòng)態(tài)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建配煤煤質(zhì)預(yù)測(cè)模型，極大程度的提高了模型的冗余度，增強(qiáng)了應(yīng)對(duì)突發(fā)位置狀況的能力，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與速度，降低了選煤廠的人力和物力投入，提高了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。與此同時(shí)，進(jìn)一步充實(shí)了配煤的基礎(chǔ)理論研究，促進(jìn)了配煤預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展與完善，對(duì)于相關(guān)研究起到了借鑒作用。

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