摘要:针对电加热炉难以建立精确模型的问题,提出采用BP神经网络与粒子群优化(PS0)相结合的算法对电加热炉的温度变化进行辨识,并建立系统模型。在建立系统模型的基础上,对温度变化趋势进行了预测。试验结果显示,与BP神经网络算法相比,粒子群优化BP神经网络算法所得到的预测值有效时间范围延长了60%;在相同有效的预测时间内,预测值精度提高了43%。
关键词:电加热炉 粒子群优化 bp神经网络 系统模型 预测精度
单位:西安科技大学电气与控制工程学院 陕西西安710054
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