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申请/专利权人：南京业恒达智能系统有限公司
摘要：本发明公开了一种改进BP神经网络的选煤厂能耗预测方法，包括确定选煤厂能耗因素；基于层次分析法对能耗因素进行分析，得到主观权重；基于变异系数法对能耗因素进行分析，得到客观权重；利用加权平均法，计算能耗因素的组合权重，并得到主要能耗因素数据；根据历史能耗因素数据，建立BP神经网络综合能耗基本模型，并对该模型进行训练，利用遗传算法优化训练后的模型并进行训练，得到优化后的BP神经网络综合能耗基本模型，将主要能耗因素数据输入到该模型中，对综合能耗进行预测。本发明全面考虑了选煤厂能耗的多元性和难以精确测量的特点，提高了预测的有效性和精确性。
主权项：1.一种改进BP神经网络的选煤厂能耗预测方法，其特征在于，包括：S1、确定选煤厂能耗因素；S2、基于层次分析法对能耗因素进行分析，得到主观权重；S3、基于变异系数法对能耗因素进行分析，得到客观权重；S4、利用加权平均法，计算能耗因素的组合权重，并得到主要能耗因素数据；S5、根据历史能耗因素数据，建立BP神经网络综合能耗基本模型，并对该模型进行训练；S6、利用遗传算法优化步骤S5中训练后的模型，得到优化后的BP神经网络综合能耗基本模型，将主要能耗因素数据输入到该模型中，对综合能耗进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京业恒达智能系统有限公司 一种改进BP神经网络的选煤厂能耗预测方法
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