钢铁企业高炉煤气发生量预测建模及应用

【摘要】：针对钢铁企业高炉煤气发生量的机理模型难以对其进行预测的问题,建立了基于Elman神经网络和最小二乘支持向量机相结合的预测模型。预测前利用概率神经网络对其进行分类,并对分类后的数据进行HP滤波处理,得到趋势序列和波动序列分别预测;预测后引入马尔科夫链的状态转移矩阵,对预测残差进行修正。组合建立的PNN-HP-Elman-LSSVM-MC分类预测模型,减少了训练时间,同时也提高了预测精度。根据企业实际数据应用模型,结果表明,所建模型不同工况分类准确,预测效果良好,为合理调度副产煤气提供操作依据。 【作者单位】： 昆明理工大学质量发展研究院;昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心;
【关键词】： 概率神经网络 HP滤波 Elman神经网络 最小二乘支持向量机 马尔科夫链
【基金】：国家自然科学基金(51066002/E060701) NSFC-云南联合基金(U0937604);
【分类号】：TF536
【正文快照】： 引言1钢铁企业生产过程中产生的高炉煤气(BFG)是高炉炼铁的副产品,主要可燃烧成分为CO、H2和CH4,以及大量的N2及CO2,所以它的热值低,一般只有3000-3800kJ/m3[1]。随着钢铁企业节能工作的加强以及工艺的进步,钢铁企业高炉煤气利用效率也显著提高,但由于高炉煤气的发生过程受到

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