遗传算法优化神经网络与混沌预测控制高炉炼铁研究

"基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程1" 本文主要探讨了在"中国制造2025"的战略背景下，如何利用先进的预测控制技术提升高炉炼铁过程的效率和准确性。研究的核心在于构建神经网络预测模型和混沌时间序列预测模型，同时采用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）进行优化。 首先，针对高炉炼铁过程中关键参数的预测，如含硅量[Si]、含硫量[S]、鼓风量FL和喷煤量PML，文章建立了基础的BP神经网络模型。通过数据预处理，去除异常值并进行归一化，获取了932组有效数据。BP神经网络模型被用来分析这些参数之间的相互关系，为后续预测提供基础。 进一步，作者构建了小波神经网络模型，同时结合遗传算法对BP神经网络模型进行优化，提高了预测精度。遗传算法优化后的BP神经网络模型与小波神经网络模型相比，预测效果有所提升，尤其在预测含硅量[Si]方面。此外，混沌时间序列预测模型也被引入，用于对含硅量[Si]进行混沌局部线性一步预测和二步预测，增强了预测的稳定性。 在问题二中，四种模型（传统BP、小波、GA优化的BP和混沌预测）被应用于预测后10炉次的含硅量[Si]，以及预测炉温的升降趋势。结果显示，小波和混沌模型在预测成功率上表现出色，而遗传算法优化的BP神经网络和混沌模型在预测炉温变化方向上实现了100%的准确率，显示了这些模型在动态控制中的潜力。 对于含硫量[S]的预测，文章采用了遗传算法优化的BP神经网络模型，找出了含硫量[S]与其他参数之间的关系。接着，通过粒子群算法（PSO）的优化，确定了鼓风量和喷煤量的最佳组合，以达到含硫量[S]的最小值。这一发现对于降低炼铁过程中的有害元素硫至关重要，同时也为预测控制含硅量[Si]提供了依据。 本文通过结合神经网络、混沌理论和优化算法，提出了一种改进的预测控制策略，以应对高炉炼铁过程中的复杂性和不确定性。这些方法不仅提高了预测的准确性，也为实际生产过程中的动态控制提供了有效的工具，对于提升我国钢铁工业的智能化水平具有重要意义。