遗传神经网络能耗预测模型在钢铁企业中的应用

摘要：

为改善BP网络训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等固有缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,以通化钢铁公司炼铁厂为研究对象,建立了基于遗传算法的人工神经网络能耗预测模型.用MATLAB编写计算程序进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明,文中所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进.

关键词：遗传算法、BP神经网络、能耗预测

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：吉林省科技发展计划20050414-2

在线出版日期：2007-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：186-189