基于遗传算法-反向传播神经网络的直流矿热炉电极插深软测量方法

本发明提供一种基于遗传算法‑反向传播神经网络的直流矿热炉电极插深软测量方法，包括如下步骤：S1、采集矿热炉生产运行过程中的电气参数和工况参数，将电气参数和工况参数发送至PLS单元；S2、所述PLS单元将电气参数和工况参数进行降维处理，并将降维后的低维度数据发送至GA‑BPN单元；S3、所述GA‑BPN单元接收低维度数据并基于低维度数据进行电极插深进行软测量计算并输出，通过计算得到GA‑BPN最优网络结构和参数模型并存储在GA‑BPN单元内；S4、当在线运行时会有新的数据经PLS降维后作为GA‑BPN最优网络结构和参数模型的数据输入，经计算即可输出实时的电极插深估算值。本发明实现直流矿热炉电极插深的软测量估算，为直流矿热炉生产提供可靠有效的数据支持。