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公开(公告)号：CN112906957A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110161268.3
申请日：2021-02-05
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法优化的BP神经网络输煤故障预测方法，步骤为：确定BP神经网络拓扑结构图；以港务局机组参数作为BP神经网络拓扑结构图中的输入变量，并进行数据归一化处理，得到初始种群；对初始种群中的个体染色体进行编码，评估每一条染色体的适应度值；根据适应度值选取优良的个体进行选择、交叉、以及变异运算，得到最优个体；建立改进BP网络学习率优化模型，用于优化计算BP神经网络权值和阈值；用最优个体解码并赋值给BP神经网络，作为网络初始权值和阈值输入，训练神经网络，得到最佳预测模型。本发明可以对输煤系统故障进行提前预测，软硬件实现简单，成本低，提高了传统神经网络收敛速度，提高了网络训练效率。
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