GA优化的BP神经网络：炼焦焦炭质量预测与提升

本文主要探讨的是GA(遗传算法)优化的BP神经网络在焦炭质量预测中的应用。面对炼焦行业在节能减排、降低成本和提高焦炭质量方面的需求，作者首先对影响焦炭质量的关键因素进行了深入分析，确定了六个关键指标作为预测变量。BP神经网络因其强大的非线性映射能力和自学习功能，被选用来建立焦炭质量预测模型。然而，传统的BP网络在实际应用中可能面临收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。 遗传算法作为一种全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传机制，能够有效地解决这些问题。它通过迭代的方式，不断调整神经网络的权重参数，寻找全局最优解，从而提高BP神经网络的预测精度和适应性。在实施过程中，通过实例验证，实践结果显示GA优化的BP神经网络预测模型具有良好的性能，能够在实际操作中提供稳定的预测结果，显著降低了因人为调节导致的控制误差，将选煤厂的系统误差控制在较低水平。 该模型的应用不仅提升了焦炭质量，还提高了生产效率和自动化水平，如通过西门子S7-300 PLC控制系统实现在线监测和控制，确保洗选产品的灰分稳定性，增强了系统的抗干扰能力和控制效果。因此，GA优化的BP神经网络在焦炭质量预测领域的应用具有重要的实际价值，对于炼焦行业的技术进步和发展具有积极的推动作用。