遗传小波神经网络在钢铁企业能耗预测中的应用

摘要：

冶金企业能源消耗量是一个与多种因素有关的复杂非线性问题。鉴于传统预测方法的缺陷,利用遗传算法来优化小波神经网络,建立基于遗传算法的小波神经网络模型对鞍山钢铁公司能源消耗进行预测.该模型结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部性质.通过实验将其与传统的神经网络进行比较,证实前者具有更优的网络结构,更高的逼近精度.

关键词： 钢铁企业 能耗预测 遗传算法 小波神经网络

作者: 张加云 张德江 李新胜

作者单位: 长春工业大学,电气与电子工程学院,吉林,长春,130012

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国冶金自动化信息网2009年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 849-851

在线出版日期: 2009-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）