基于HP(2)-ENN模型的高炉煤气发生量预测

【摘要】：针对钢铁企业高炉煤气发生量频繁波动,且难以通过建立机理模型进行预测的问题,结合HP滤波、Elman神经网络各自性质,建立了HP(2)-ENN模型对高炉煤气发生量进行预测。根据企业实际数据应用模型,结果表明,所建模型预测效果良好,与其他常用模型相比,适合高炉煤气发生量的预测,并为合理调度副产煤气提供操作依据。 【作者单位】： 南方汇通股份有限公司;
【关键词】： HP滤波 Elman神经网络 HP()-ENN模型
【分类号】：TF53;TP183
【正文快照】： 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,因含有大量N2及CO2,所以热值低,一般只有3000~3800k J/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复杂因素

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