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    基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高爐爐溫的預(yù)測

    2018-06-26 11:56:02湯啟友
    山東工業(yè)技術(shù) 2018年10期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法

    摘 要:本文為基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高爐爐溫的預(yù)測。從機(jī)理上求解冶煉過程的混合動(dòng)力學(xué)方程組最優(yōu)解是尚未解決的數(shù)學(xué)難題,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù),因此采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行爐溫預(yù)測。對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的不確定性,本文采用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)層之間的權(quán)重及閾值進(jìn)行優(yōu)化,以穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)輸出。驗(yàn)證結(jié)果表明,該模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值平均相對誤差為3.67%,對爐溫升降成功預(yù)測率達(dá)91.67%,二者均具有較高的準(zhǔn)確率。

    關(guān)鍵詞:遺傳算法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);爐溫預(yù)測

    DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.10.132

    1 數(shù)據(jù)說明

    本文將使用某高爐1000爐次包含硅含量、硫含量、鼓風(fēng)量、噴煤量等4個(gè)主要影響因素的時(shí)間序列生產(chǎn)數(shù)據(jù)。最終預(yù)測目標(biāo)爐溫,可看作是對鐵水硅含量的預(yù)測。

    2 GA-BP對爐溫的預(yù)測

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)[1],可利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值,提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)缺陷[2]。

    基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為:遺傳算法優(yōu)化權(quán)值閾值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測[3]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值初值為隨機(jī)數(shù),這個(gè)隨機(jī)數(shù)對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練很重要,但又無法準(zhǔn)確獲得,引入遺傳算法就是為了優(yōu)化權(quán)值閾值。圖1為算法流程:

    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

    在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為三層時(shí),隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)還需要公式確定[4]:

    將提供的四類數(shù)據(jù)作為輸入層,下一時(shí)刻硅含量作為輸出層,因此,我們?nèi)。梢缘玫?。?個(gè)輸入層節(jié)點(diǎn),8個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn),1個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn),遺傳算法優(yōu)化40個(gè)權(quán)值,9個(gè)閾值,共49個(gè)參數(shù)。

    2.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)

    遺傳算法主要通過初始化種群,計(jì)算種群適應(yīng)度,找出最優(yōu)個(gè)體,選擇操作,交叉操作,變異操作,判斷進(jìn)化是否結(jié)束,若沒有結(jié)束再重新進(jìn)行以上操作。得到最優(yōu)種群后,再將種群解碼,把權(quán)值閾值重新賦予BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行再次訓(xùn)練。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    以上算法采用MATLAB編程實(shí)現(xiàn),兩個(gè)算法均需要人為確定參數(shù):

    通過最后48組驗(yàn)證數(shù)據(jù)得到以下對比圖:

    我們可以發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值比較吻合,計(jì)算平均相對誤差為3.67%,預(yù)測偏差較小。對于爐溫升降方向的預(yù)測正確率達(dá)到91.67%,較適合用來對爐溫的升降方向進(jìn)行預(yù)測。

    4 結(jié)論

    采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煉鐵高爐爐溫的預(yù)測具有較好溫度預(yù)測準(zhǔn)確率和爐溫升降方向預(yù)測準(zhǔn)確率。遺傳算法能夠優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同層之間的權(quán)值和閾值,能夠穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。該方法的應(yīng)用能夠預(yù)測性地動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)過程控制,以獲得最佳生產(chǎn)效果。

    參考文獻(xiàn):

    [1]周志華.機(jī)器學(xué)習(xí)[M],清華大學(xué)出版社,2016:105.

    [2]劉春艷,凌建春,寇林元,仇麗霞,武俊青.GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能比較[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2013,30(02):173-176+181.

    [3]于瑩,袁萍,劉曉龍.基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障預(yù)測[J].山東工業(yè)技術(shù),2017(24):203+208.

    [4]沈花玉,王兆霞,高成耀,秦娟,姚福彬,徐巍.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的確定[J].天津理工大學(xué)學(xué)報(bào),2008(05):13-15.

    作者簡介:湯啟友(1996-),男,四川資陽人,本科在讀。

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