基于PSO-BP神经网络的锅炉燃烧效率优化MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目采用粒子群算法优化BP神经网络权值阈值，构建高精度锅炉燃烧效率预测模型。通过输入煤粉浓度、风量等运行参数动态输出效率值，并利用PSO快速寻优，为锅炉优化控制提供仿真支持。

详 情 说 明

基于粒子群优化的BP神经网络锅炉燃烧效率优化仿真系统

项目介绍

本项目开发了一种基于粒子群优化算法（PSO）与BP神经网络相结合的锅炉燃烧效率优化仿真系统。系统旨在解决传统BP神经网络因随机初始化权值和阈值而易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。通过PSO算法全局优化BP网络的初始参数，建立高精度锅炉燃烧效率预测模型，并根据实时运行参数动态推荐最优操作设定，以实现燃烧过程的高效、低污染运行。

功能特性

• 智能建模：利用PSO算法优化BP神经网络的初始权值与阈值，提升模型预测精度与收敛性。
• 效率预测：输入锅炉运行参数（如煤粉浓度、风量、温度等），即可快速预测当前状态下的燃烧效率。
• 参数优化：基于PSO算法快速搜索最优操作参数组合，以实现效率最大化或污染物最小化目标。
• 仿真分析：提供优化前后预测效果对比、PSO收敛曲线、预测误差分析等多种可视化图表。
• 结果导出：支持将优化后的模型、预测结果、性能指标以多种格式（.mat, .fig/.png, 日志文件）保存。

使用方法

1. 数据准备：准备输入数据文件，包括锅炉运行参数矩阵（CSV格式）和对应的历史燃烧效率值向量。
2. 参数设置：可在配置文件中设置PSO算法参数（种群规模、迭代次数等），或直接在代码中修改。
3. 运行仿真：将主程序文件名改为其内部定义的主函数名后，直接运行即可开始仿真。
4. 结果获取：程序运行后，将在命令行窗口输出最优参数推荐及预期效率，并在指定目录生成模型文件、性能指标表格和仿真对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具箱：神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)

文件说明

主程序文件作为整个仿真系统的入口与调度核心，其功能涵盖了从数据读取与预处理、PSO算法优化BP神经网络初始参数、神经网络模型的训练与预测、到结果可视化与性能评估的全流程。具体而言，该文件负责协调调用各功能模块，实现了基于PSO-BP的锅炉燃烧效率建模、优化过程监控、最优操作参数推荐以及仿真结果的多形式输出。