소프트웨어 측정에 기초한 비기계적 모델링 원리, 유전 알고리즘과 결합된 인공 신경망을 사용하여 석탄 품질의 온라인 측정 모델을 구축했습니다. 모델링을 위해 BP 네트워크와 유전 알고리즘 (GA)의 결합 방법을 결정했습니다. 원자재 석탄이 분쇄 시스템으로 진입하여 완전한 연소 및 배출까지의 전체 과정을 분석하여 BP 네트워크 모델의 입력 및 출력 노드 매개 변수 세트를 얻었습니다. 초기 가중치 매개 변수를 실 수로 인코딩하고, GA-BP 알고리즘 워크플로우를 실제 수 인코딩을 기반으로 설계하고 Visual Studio2005 개발 플랫폼에서 GA-BP 알고리즘 프로그램을작성하고 디버깅했습니다. 신종익력소의 200 MW 기계실시간 운영 데이터를 사용하여 모델 훈련 및 검사를 실시한 결과, 석탄 품질 소프트웨어 측정 모델이 석탄 품질 매개 변수를 다소 정확하게 예측할 수 있는 것을 확인했습니다.

보일러; 석탄 품질; 소프트웨어 측정; BP 네트워크; 유전 알고리즘