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1BP神经网络简介

1.1BP神经网络原理

人工神经网络（ANN）是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络模型，基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络是由许多并行互联的相同神经元模型组成的，网络的信号处理由神经之间的相互作用来实现。神经网络实际上描述了网络输入与输出之间一种函数关系。只要由足够的实验或工业数据集，通常可以用来预测不同输入变量下的结果。在化学工程中还可以运用于故障诊断和特征分类、预测和优化、时变系统的过程预测、模型化和控制、混合使用神经网络和专家系统对复杂过程的优化与设计。

图1生物体单个神经元

图2有一向量输入的神经元模拟

图3人脑神经细胞

图4人工神经网络模拟

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号向前传递，误差反向传播。在向前传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则反向传播，根据预测误差调整BP神经网络的权值和阈值，从而使BP神经网络预测不断逼近期望输出。

1.2BP神经网络拓扑结构

ωjkω

ωjk

ωij

图5BP神经网络的拓扑结构图

图3中，X1，X2，…，Xn是BP神经网络的输入值，O1,…，Oj是BP神经网络的预测值，ωij和ωjk为BP神经网络权值。BP神经网络可以看作一个非线性函数，网络输入值和预测输出值分别为该函数的自变量和因变量。当输入节点数为n、输出节点数为j时，BP神经网络就表达了从n个自变量到就j个因变量的函数映射关系。

1.3BP神经网络实现步骤

BP神经网络预测前首先需要训练网咯，通过训练使网络具有联想记忆和预测能力。实现步骤如下：

Step1：网络初始化。根据系统输入序列（X,Y）确定网络输入层节点数n，隐含层节点数l，输出层节点数m。初始化输入层、隐含层和输出神经元之间的连接权值ωij和ωjk，隐含层阈值a和输出层阈值b，给定学习速率和神经元激励函数。

Step2：隐含层输出计算。根据输入自变量X，输入层与隐含层间连接权值ωij以及隐含层阈值a计算出H。

Step3：输出层输出计算。根据H、隐含层与输出层间连接权值ωjk以及阈值b计算出BP神经网络输出O。

Step4：误差计算。根据网络预测输出O和期望输出Y，计算网络预测误差e。

Step5：权值更新。根据网络预测误差e更新网络连接权值ωij和ωjk。

Step6：阈值更新。根据网络预测误差e更新网络节点阈值a和b。

Step7：判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回Step2。

1.4BP神经网络实现流程

图6算法流程

2遗传算法简介

2.1遗传算法原理

遗传算法（GA）是1962年由美国Michigan大学Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机有哪些信誉好的足球投注网站最优化方法。它把自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化眼里引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度值差的个体被淘汰。新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样反复循环，直至满足条件。

2.2遗传算法拓扑结构

2.3遗传算法实现步骤

Step1：随机初始化种群；

Step2：计算机种群适应度值，从中找出最优个体；

Step3：选择操作；

Step4：交叉操作；

Step5：变异操作；

Step6：判断进化是否结束，若否，则返回Step2。

2.4遗传算法流程

3编程简介

对于用于吸收烟气中二氧化硫的吸收塔，存在许多变量，其中对于吸收液——亚硫酸钠溶液，可以调节和控制吸收液的浓度、吸收液的进料量、吸收液的温度；对于吸收塔进口处的烟道气，存在烟气流量波动、烟气温度、烟气组分（特别是二氧化硫的含量），但这些变量受生产任务、燃料品质、燃烧状况等的影响，比较复杂，不便于控制；对于出口处的吸收液中亚硫酸钠含量受吸收效果（与温度、压力、化学反应平衡、物理溶解平衡）、烟气中二氧化硫含量、吸收液的浓度、吸收液的用量等有关；从吸收塔中排放的烟气的变化量有排放烟气温度、排放量、排放烟气中二氧化硫含量的变化。

经过前期的分析和流程模拟，我们发现吸收塔进入的烟气量和烟气中二氧化硫的浓度难以改变和控制。对于烟气温度的控制，第一种方法是通过选择烟道气的出口位置，因为烟道不同的阶段的烟气温度不同，但一旦建设成功就难以改变，不方便调节；第二种方法是加大喷淋塔的喷液量以及改善传质、传热，但是这会影响系统的水平衡，容易因小失大，得不偿失。第三种方法是在烟道气进入吸收塔之前利用冷却水进行换热，但是这样会使吸收塔外围设备增加。经过模拟发现，对于整个