建立PNN-HP-ENN-LSSVM模型预测钢铁企业高炉煤气发生量

【摘要】：针对钢铁企业高炉煤气发生量机理模型难以对发生量进行精确预测的问题,通过分析高炉煤气发生量特点,按不同工况利用概率神经网络(PNN)对高炉煤气发生量进行分类,依据分类结果并结合HP滤波、Elman神经网络(ENN)、最小二乘支持向量机(LSSVM)各自的性质,建立了PNN-HP-ENN-LSSVM模型,对高炉煤气的发生量进行分类预测,并用企业实际数据验证.结果表明,随机抽取多组测试结果中的2组,1#高炉80个点、2#高炉60个点的分类准确率分别为95%和93%,模型预测平均相对误差分别为1.0%和1.1%,适合高炉煤气发生量预测.Wilcoxon符号秩检验也验证了所提建模方法的有效性. 【作者单位】： 昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心;
【关键词】： 高炉煤气发生量 概率神经网络 HP滤波 Elman神经网络 最小二乘支持向量机 PNN-HP-ENN-LSSVM模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(编号:51066002/E060701) 国家自然科学基金委员会与云南省人民政府联合基金资助项目(编号:U0937604)
【分类号】：TF055
【正文快照】： 1前言钢铁企业生产过程中产生的高炉煤气(BlastFurnace Gas,BFG)是钢铁企业中重要的二次能源之一,其回收利用水平与供需平衡程度直接影响企业产品成本、能耗水平和环境污染度,对企业节能降耗有重要意义[1].在大型钢铁企业实际生产过程中,为合理分配高炉煤气在各生产环节的用量

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