基于改进bp神经网络的镁还原率预报研究

介绍了bp神经网络和遗传算法的原理及特点，简述了皮江法炼镁工艺流程。为了研究各工艺参数与镁还原率之间的关系，针对标准bp神经网络存在的收敛速率慢、易陷入局部极小值等缺陷，建立了以煅白活性度、配硅比、制球压力、还原时间、还原温度、真空度为输入，镁还原率为输出的基于遗传算法优化的bp神经网络镁还原率预报模型。利用筛选后的生产数据对模型进行训练和预测，结果显示该预报模型能够较为精确地预报镁还原率，预测误差在±1.0%范围内的命中率达96%，最大误差小于1.3%，一定程度上可用于指导皮江法炼镁工艺中工艺参数的选择。