一种基于改进神经网络与遗传算法的燃煤锅炉优化方法

摘要

本发明涉及人工智能应用领域，具体是一种基于改进神经网络与遗传算法的燃煤锅炉运行优化预测的方法。主要原理是：通过BP神经网络的优化、预测模型的建立及训练，从而实现燃煤锅炉运行优化。具体步骤是：应用基于遗传算法优化的神经网络对锅炉参数（燃料量、送风量、氧量、温差量、煤种特性）进行实验数据建模，进而利用遗传算法对某一工况进行锅炉可调参数（燃料量、送风量、氧量、温差量）的优化。该方法可以利用优化后的神经网络和遗传算法对电站锅炉进行优化。