基于混合遗传算法的电弧炉终点目标温度预报模型

BP(Baek Propagation)算法和遗传算法相结合的混合训练方法步骤为:首先用遗传算法定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法在这个小的解空间中搜索出最优解。分别用遗传算法和混合遗传算法训练100 t电弧炉终点温度神经网络预报模型。仿真结果表明:混合遗传算法有更快的收敛速度和更高的预报命中率。当目标温度的精度范围为±2℃、±4℃、±6℃和±8℃时,BP算法的温度命中率分别为75%、82%、86%和92%,混合遗传算法的温度命中率分别为80%、88%、90%和96%。