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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明涉及富氧底吹铜熔炼技术领域，且公开了一种基于GA‑SA‑BP神经网络的喷枪寿命预测方法通过建立的自适应的遗传算法GA优化BP神经网络、自适应的遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型分别对富氧底吹铜熔炼炉喷枪的使用寿命数据进行训练和预测。该方法解决了BP神经网络容易陷入局部极小值和训练速度慢的问题，并用建立的改进的自适应的遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型分别对富氧底吹铜熔炼炉喷枪的使用寿命数据进行训练和预测，计算出自适应的遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型均方根误差分别为3.0164，2.3603，得到了对富氧底吹铜熔炼炉喷枪的使用寿命预测较好的方法。

主权项：1.一种基于GA-SA-BP神经网络的喷枪寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、初始化自适应遗传模拟退火算法的参数，包括种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率、退火算法初始温度、设置降温方式，并计算个体染色体长度；S2、初始化当前迭代次数；S3、计算种群个体适应度函数： ；其中，表示种群个体适应度函数，表示样本真实值，表示样本预测值，表示计算矩阵的范数；S4、选择种群的种群个体适应度函数最小值对应的个体执行交叉、变异操作，产生新一代个体；S5、通过改进的Metropolis准则，分情况修正步骤S4中产生的新种群中的所有个体，得到新一代种群；所述改进的Metropolis准则执行时包括以下步骤：S5.1、若新种群中第个个体的适应度值小于旧种群中第个个体的适应度值，则接受为新一代种群中的第i个个体，以此类推；S5.2、若新种群中第个个体的适应度值大于等于旧种群中第个个体的适应度值，对新种群中基因中随机的抽取个体基因位置进行交叉位置互换产生新个体，然后以跳变概率接受该新个体为下一代新种群中的个体，否则接受旧种群中第个个体；S6、更新全局最优个体：计算新种群中个体的适应度值，如果新种群中最优个体的适应度值大于旧种群中最优个体的适应度值，则替换原来的最优个体；S7、当时，循环执行步骤S3；当时，循环执行步骤S5；当时，降温结束，保存最优个体，；当时，结束循环将最优个体解码，获取BP网络初始连接权值和阈值；S8、依据获取的BP网络初始连接权值和阈值建立BP神经网络，输入熔炼炉稳定生产期内的实际生产数据为对象，并输出喷枪寿命。

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