基于PPO-NN的数据驱动重介质选煤预测模型
作者机构：国家能源集团神东煤炭集团
出 版 物：《洁净煤技术》 (Clean Coal Technology)
年 卷 期：2024年第S2期
页 面：687-691页
核心收录：
学科分类：081902[工学-矿物加工工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学]
摘 要：针对重介质选煤工艺过程复杂、非线性强、难以建立精确数学模型的问题，将捕食-食饵(Prey-Predator Optimization, PPO)算法的全局优化能力与神经网络(Neural Network, NN)的非线性映射能力相结合，建立了基于工业数据的重介质选煤灰分质量分数的预测模型。通过将NN的连接权重及阈值转换成PPO算法的可行解，再通过该优化算法更新可行解，寻找到能够使预测模型输出值与真实值相差最小的网络权重与阈值。通过实验验证了所提方法的有效性，基于PPO-NN所得灰分预测模型的均方根误差、平均绝对误差、决定系数等多个运行指标均优于传统神经网络。
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