基于双权值神经网络的煤气炉系统优化

【摘要】：一般的化工过程的输入输出系统具有高度的非线性特性,双权值神经网络具有较强的逼近与泛化能力,用工厂的实测数据,用双权值神经网络很好地逼近了一个煤气炉系统。利用遗传算法全局寻优的特点,找到了系统的若干组可行输入,并根据能耗评估,得到系统的最优输入。利用双权值神经网络及遗传算法为系统优化提供了一套解决方案。 【作者单位】： 衢州职业技术学院公共基础部;
【关键词】： 双权值神经网络 遗传算法 系统优化 煤气炉 节能降耗
【基金】：浙江省教育厅科研资助项目(Y200803632)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 0引言化工生产中的能耗、产品收益、产品质量都是普遍关注的优化问题。在不影响既有生产,不改变工艺的情况下,利用工业实测数据,通过优化生产工艺参数,提高效益,对于化工行业具有重要的指导意义。由于生产负荷的不同,工厂的设备往往不必达到最大的输出,如何根据不同的负荷,及

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