基于改进回声状态网络的高炉煤气产耗预测

【摘要】：以钢铁企业高炉煤气系统为背景,针对其产生量和消耗量的预测问题,提出一种改进回声状态网络时间序列方法进行系统仿真预测,并根据最小均方差准则,以最小化网络训练误差为目标,采用随机梯度下降法对网络参数进行优化。该方法对于不同预测对象,可计算出合适的网络连接权值、储备池谱半径等参数,避免了传统回声状态网络方法中单凭经验选择网络参数的现状,提高了预测精度。采用该方法对高炉煤气系统现场实际产耗数据进行了仿真预测,仿真结果表明所提出方法的有效性。 【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;
【关键词】： 高炉煤气系统仿真预测 回声状态网络 梯度下降法 参数优化
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61034003)
【分类号】：TF543;TP183
【正文快照】： 引言1高炉煤气(Blast Furnace Gas,BFG)是钢铁冶炼过程中产生的重要副产品,也是钢铁生产环节所需的重要二次能源。实际生产过程中,BFG的产生量与消耗量经常随着工艺生产状态的改变而发生波动,突发的大量煤气过剩或紧缺容易导致设备熄火和用户停产[1]。所以,科学研究BFG产出和

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