基于改进BP网络的高炉煤气发生量预测模型

【摘要】：针对高炉煤气发生量波动对煤气调度和优化影响的问题,提出一种基于改进BP网络的高炉煤气发生量预测模型.由于影响高炉煤气发生量的因素很多,采用机理和现场实际数据相结合方法分析影响高炉煤气发生量的因素,确定模型输入,采用炼铁高炉现场数据对模型进行训练,利用贝叶斯正则化算法来提高神经网络泛化能力.仿真结果表明,该模型能够准确预测高炉煤气发生量的变化趋势,为制定煤气管网平衡调度策略提供科学的依据和决策支持,有利于减少煤气排放,提高煤气利用率和企业的信息化水平.该预测模型已经成功应用到杭州钢铁集团煤气调度系统中,运行结果验证模型的有效性. 【作者单位】： 浙江大学工业控制技术国家重点实验室;
【关键词】： 高炉煤气发生量 BP网络 预测模型 贝叶斯正则化 泛化能力
【基金】：国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z184)
【分类号】：TF51;TP183
【正文快照】： 高炉煤气是高炉炼铁中重要的产品和燃料,是高炉炼铁的副产品.由于高炉生产过程复杂,炉况不稳定,目前高炉生产工况存在着崩料、休风、炉温下降、冷风量增加等问题,这会导致高炉煤气发生量波动十分剧烈.一般情况下,企业在对煤气调度和平衡调整不善时,将高炉煤气作燃放处理,导致

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