建立PNN-HP-ENN-LSSVM模型預(yù)測(cè)鋼鐵企業(yè)高爐煤氣發(fā)生量

【摘要】：針對(duì)鋼鐵企業(yè)高爐煤氣發(fā)生量機(jī)理模型難以對(duì)發(fā)生量進(jìn)行精確預(yù)測(cè)的問(wèn)題,通過(guò)分析高爐煤氣發(fā)生量特點(diǎn),按不同工況利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)對(duì)高爐煤氣發(fā)生量進(jìn)行分類(lèi),依據(jù)分類(lèi)結(jié)果并結(jié)合HP濾波、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)各自的性質(zhì),建立了PNN-HP-ENN-LSSVM模型,對(duì)高爐煤氣的發(fā)生量進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè),并用企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證.結(jié)果表明,隨機(jī)抽取多組測(cè)試結(jié)果中的2組,1#高爐80個(gè)點(diǎn)、2#高爐60個(gè)點(diǎn)的分類(lèi)準(zhǔn)確率分別為95%和93%,模型預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差分別為1.0%和1.1%,適合高爐煤氣發(fā)生量預(yù)測(cè).Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)也驗(yàn)證了所提建模方法的有效性. 【作者單位】： 昆明理工大學(xué)冶金節(jié)能減排教育部工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 高爐煤氣發(fā)生量 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) HP濾波 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最小二乘支持向量機(jī) PNN-HP-ENN-LSSVM模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(編號(hào):51066002/E060701) 國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)與云南省人民政府聯(lián)合基金資助項(xiàng)目(編號(hào):U0937604)
【分類(lèi)號(hào)】：TF055
【正文快照】： 1前言鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的高爐煤氣(BlastFurnace Gas,BFG)是鋼鐵企業(yè)中重要的二次能源之一,其回收利用水平與供需平衡程度直接影響企業(yè)產(chǎn)品成本、能耗水平和環(huán)境污染度,對(duì)企業(yè)節(jié)能降耗有重要意義[1].在大型鋼鐵企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,為合理分配高爐煤氣在各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的用量

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基于灰理論的土石壩安全監(jiān)控綜合評(píng)價(jià)模型研究    喬小琴

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我國(guó)村鎮(zhèn)建筑防災(zāi)減災(zāi)策略研究    任航

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐焦比預(yù)測(cè)方法    范志剛,邱貴寶,賈娟魚(yú),白晨光

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優(yōu)化煤氣系統(tǒng)動(dòng)態(tài)平衡    韓明榮

過(guò)去20年及今后5年中我國(guó)鋼鐵工業(yè)節(jié)能與能耗剖析    蔡九菊,赫冀成,陸鐘武,李桂田,王維興,孔令航

對(duì)大型鋼鐵聯(lián)合企業(yè)煤氣平衡問(wèn)題的探討    孫貽公

鋼鐵企業(yè)功能拓展是實(shí)現(xiàn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)的有效途徑    殷瑞鈺,張春霞

鋼鐵聯(lián)合企業(yè)能源循環(huán)利用的分析研究    劉瀏;干勇;張江鈴;李菁;

中國(guó)煉鐵系統(tǒng)的節(jié)能與環(huán)境保護(hù)    張春霞;齊淵洪;嚴(yán)定鎏;胡長(zhǎng)慶;張旭孝;

基于支持向量機(jī)的連鑄板坯表面溫度預(yù)測(cè)    舒服華;丁劍剛;

基于LS-SVM的稀土萃取組分含量軟測(cè)量    向崢嶸;劉松青;

基于PSO的氧化鋁粉流量LS-SVM預(yù)測(cè)模型    魯春燕;李煒;劉微容;

基于模糊LS-SVM的凈化過(guò)程鈷離子濃度軟測(cè)量    朱紅求;陽(yáng)春華;桂衛(wèi)華;

基于WA和LS-SVM的凈化過(guò)程鈷離子濃度預(yù)測(cè)    劉梅花;桂衛(wèi)華;陽(yáng)春華;朱紅求;

基于KPCA-LSSVM的硅錳合金熔煉過(guò)程爐渣堿度預(yù)測(cè)研究    唐春霞;陽(yáng)春華;桂衛(wèi)華;朱紅求;

轉(zhuǎn)爐煤氣柜位的多輸出最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)    張曉平;趙珺;王偉;馮為民;陳偉昌;

基于PLS-LSSVM方法的濕法煉鋅過(guò)程預(yù)測(cè)建模    熊富強(qiáng);桂衛(wèi)華;陽(yáng)春華;王莎;

基于PCA-WLSSVM的氧化鋁苛性比值和溶出率預(yù)測(cè)模型    張艷存;喻壽益;桂衛(wèi)華;李勇剛;

鋼鐵企業(yè)高爐煤氣發(fā)生量的在線預(yù)測(cè)建模    張曉平;湯振興;趙珺;王偉;叢力群;馮為民;

基于LS-SVM的氧化鋁粉流量軟測(cè)量建模    魯春燕;李煒;劉微容;

基于Elman網(wǎng)絡(luò)的鋁電解槽故障診斷系統(tǒng)的研究    羅彬;曾水平;

PS轉(zhuǎn)爐銅銃吹煉過(guò)程建模與優(yōu)化控制方法的研究及應(yīng)用    宋海鷹

濕法煉鋅除鈷過(guò)程離子濃度預(yù)測(cè)及應(yīng)用研究    劉梅花

鋼鐵焦?fàn)t煤氣產(chǎn)消及柜位預(yù)測(cè)方法與應(yīng)用    湯振興