基于改进果蝇优化BP神经网络的磨矿粒度软测量

摘要

针对磨矿过程中磨矿粒度实现在线实时测量难度较大,仅能通过事后化验,具有较大的滞后性的问题,引入一种线性生成机制(LGMS)、混沌搜索、粒子群优化算法(PSO)和变邻域搜索算法(VNS)修正果蝇算法(IFOA),然后利用IFOA良好的搜索全局最优解的能力自适应地调整BP网络的权值和阈值建立磨矿粒度在线软测量模型.最后以某公司样本数据为例进行仿真验证,结果表明其鲁棒性和测量精度明显提高,且网络具有较强的收敛性能.