【BP回归预测】基于主成分分析优化BP神经网络PCA-BP实现加热炉炉温预测附Matlab代码

PCA-BP优化法提升加热炉炉温预测精度,

最新推荐文章于 2024-11-07 17:57:42 发布

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本文介绍了一种基于主成分分析优化BP神经网络（PCA-BP）的方法，用于改善加热炉炉温预测。通过将原始数据降维并训练BP网络，PCA-BP在实验中显示了比传统BP更高的预测准确度和稳定性，对工业生产过程优化有实际价值。

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🔥 内容介绍

随着工业化的进程，加热炉在工业生产中扮演着至关重要的角色。而对加热炉炉温的准确预测，则成为了优化生产过程、提高生产效率的关键。在过去的研究中，BP神经网络被广泛应用于炉温预测，但是由于BP神经网络存在着收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，导致了预测精度不高的情况。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于主成分分析优化BP神经网络的方法，即PCA-BP。主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种常用的数据降维方法，通过将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系下的方差最大化，从而达到降维的目的。而BP神经网络则是一种常用的人工神经网络，通过不断地调整权值和阈值，使得网络的输出与实际值之间的误差最小化，从而实现对数据的拟合和预测。

在本文的方法中，首先对原始数据进行主成分分析，将数据降维到较低维度的空间中，然后将降维后的数据作为BP神经网络的输入，通过训练网络，得到一个更加准确的预测模型。通过实验验证，我们发现相比于传统的BP神经网络方法，PCA-BP方法在炉温预测方面具有更高的准确度和稳定性。

具体来说，我们以某工业加热炉的炉温预测为例，对比了传统的BP神经网络方法和PCA-BP方法。实验结果表明，PCA-BP方法在预测精度和稳定性上均优于传统的BP神经网络方法。这一结果证实了PCA-BP方法在加热炉炉温预测中的有效性和实用性。

总的来说，本文提出了一种基于主成分分析优化BP神经网络的方法，即PCA-BP，用于加热炉炉温的预测。实验结果表明，该方法能够有效提高预测精度和稳定性，对于优化生产过程、提高生产效率具有重要意义。未来，我们将进一步探索该方法在其他工业过程中的应用，并不断优化该方法，使其能够更好地适应实际工程问题。

📣 部分代码

%日期：2022-05-12%功能：7输入1输出%算法：BP神经网络%电话：13483417110%输入：入炉温度、第一加热段温度、第二加热段温度、均热段温度、第一加热段停留时间、第二加热段停留时间、均热段停留时间%输出：出炉温度%数据来源：《唐钢1700加热炉模型开发与优化》clear;close all;clc;PT = xlsread('tg1700.xlsx','sheet1','B4:I153');%网络输入训练数据 7维P = PT(1:120,1:7)';%网络输出训练数据 1维T = PT(1:120,8)';%网络输入测试数据 7维P_test = PT(121:150,1:7)';%网络输出测试数据 1维T_test = PT(121:150,8)';[p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(P,T);%创建网络net=newff(minmax(p1),[13,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%设置训练次数net.trainParam.epochs =10000;%设置收敛误差net.trainParam.goal=0.0000001;%训练网络[net,tr]=train(net,p1,t1);%输入数据a = P_test;%将输入数据归一化a=premnmx(a);%放入到网络输出数据b=sim(net,a);%将得到的数据反归一化得到预测数据T_predict=postmnmx(b,mint,maxt);% figure(1)% plot(T_test)% hold on% plot(T_predict)% figure(2)% plot(T_predict - T_test)figure(1)plot(T_test,'r--')hold on;grid onplot(T_predict,'b-')xlabel('\fontsize{12}\fontname{楷体}\rm{测试点}\rm{ (Num)}');ylabel('\fontsize{12}\fontname{楷体}\rm{钢坯出炉温度}\rm{ (^oC)}');set(gca,'ytick',[980:20:1200]);set(gca,'fontsize',12,'fontname','times new roman');legend('\fontsize{12}\fontname{楷体}\rm{实际值}','\fontsize{12}\fontname{楷体}\rm{预测值}');legend('boxoff');title('\fontsize{12}\fontname{times new roman}\rm{BPNN}');