基于数据的改进回声状态网络在高炉煤气发生量预测中的应用

【摘要】：以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景,针对高炉煤气发生量的预测问题,提出一种基于数据的网络模型预测方法.鉴于生产数据含噪高的特点,采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数,将小尺度函数经低通滤波器自适应去噪后,再对数据重构以建立预测模型.在建模过程中提出一种改进的回声状态网络,通过奇异值分解求取网络输出权值,克服了线性回归算法出现的病态问题,提高了模型的预测精度.现场实际数据预测结果表明所提出方法的有效性,为制定煤气管网平衡调度方案提供科学的决策支持. 【作者单位】： 大连理工大学信息与控制研究中心;上海宝信软件股份有限公司自动化部;上海宝钢股份有限公司能源中心;
【关键词】： 预测模型 回声状态网络 奇异值分解 经验模态分解
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2007AA04Z1A9)资助~~
【分类号】：TF543
【正文快照】： 钢铁企业生产工艺过程复杂,所涉及的能源介质种类繁多,且能源介质的传输与转换过程普遍存在着多品种、多用途、高耦合等特点.其中高炉煤气(Blast furnace gas,BFG)是钢铁冶炼过程中产生的副产品,也是钢铁生产中如炼焦、加热炉、电厂等环节所需的重要二次能源,其有效合理的利

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