基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测

【摘要】：煤气消耗预测是钢铁企业中能源管理重要组成部分之一,以炼钢过程煤气消耗为研究对象,将灰色理论与径向基函数(RBF)神经网络进行组合,建立了基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测模型,利用灰色理论累加求和特性对样本数据进行预处理,减小了数据的随机性,增强了数据变化的规律;利用RBF神经网络逼近这种数据变化的规律,通过预测误差,动态调整RBF神经网络的结构,使得预测误差在允许的范围内。通过仿真表明,提出的模型预测精度较BP神经网络预测精度高,均方差为2.02%。 【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;湖南华菱涟源钢铁有限公司信息自动化中心;
【关键词】： 炼钢 能源管理 RBF神经网络 灰色理论 煤气消耗预测
【基金】：国家杰出青年科学基金资助项目(60425310)
【分类号】：TF702.6;TP183
【正文快照】： 引言1能源问题一直困扰着钢铁企业的发展,钢铁行业是能耗大户,其能耗占全国能耗总量的10%,占工业部门能耗总量的15%~20%,在企业生产总成本中能耗费用约占20%~40%。煤气是钢铁企业的主要能源,科学预测生产过程中煤气消耗量,实现煤气平衡,最大限度地利用煤气,是节约能源,提高产

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