基于GA-BP神经网络的富氧底吹铜锍品位预测方法

本申请公开了一种基于GA‑BP神经网络的富氧底吹铜锍品位预测方法，通过改进遗传算法的核心机制，以提升优化效率和模型预测精度。该方法包括收集铜冶炼厂稳定生产周期内的实际生产数据；通过在遗传算法中添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制对现有GA‑BP神经网络进行改进，自适应交叉概率调节机制不仅依赖个体适应度，还结合全局和局部信息用于增强全局搜索能力、局部优化能力，自适应变异概率调节机制不仅结合个体适应度，还引入全局熵值和动态噪声影响，同时允许变异概率在进化后期随机性增加以跳出局部最优；利用改进后的GA‑BP神经网络，将实际生产数据作为输入，预测富氧底吹铜锍品位并输出铜锍品位值。