改进PSO-BP网络预测模型在造纸能耗预测中的应用

针对企业生产过程能耗数据的时变性、非线性和强耦合性等特点,本文建立基于改进粒子群算法优化的BP神经网络能耗预测模型,将该预测模型在耗电量预测方面进行分析与研究,以造纸厂某个生产车间的实际耗电量数据进行预测和对比,结论表明,该预测模型比传统的BP神经网络预测模型的预测误差小,预测效果好。因此,利用该预测模型对了解企业的能耗动态趋势,保证企业能源供需稳定和平衡,促进企业发展和社会经济效益具有积极作用。