[发明专利]基于锅炉燃烧特性的神经网络预测方法有效
| 申请号： | 202210378201.X | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114462321B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李超;邱丹;姚睿;龙格姝婷;刘炘坤;廖先;刘莉;杨勇;徐建局 | 申请（专利权）人： | 武汉博赛环保能源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 武汉红观专利代理事务所(普通合伙) 42247 | 代理人： | 陈凯 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市硚*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于锅炉燃烧特性的神经网络预测方法，基于两层遗传算法和BP神经网络建立锅炉燃烧预测模型，通过第一层遗传算法保留群体精英，可保证收敛性，第二层遗传算法添加新的种群至第一层遗传算法保留下的精英群体中，可保证遗传算法的群体多样性，防止群体收敛在个别少数解上；第一层遗传算法中交叉概率在迭代前期取较大值可快速找到全局最优点；在迭代后期交叉概率取较小值，可避免破坏已找到的最优点的结构而导致不能收敛的情况；第一层遗传算法中变异概率采用变概率的方法可以避免遗传算法陷入局部最优点；第二层遗传算法选出适应度最高的个体并直接进行解码操作，不需要进行交叉和变异操作，可保证遗传算法尽快地收敛至极值点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 锅炉 燃烧 特性 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
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