基于SVC-ENN钢铁企业副产煤气消耗量的预测建模

【摘要】：针对钢铁企业副产煤气消耗量的机理模型难以对消耗量进行精确预测的问题,通过分析副产煤气消耗量特点,建立SVC-ENN模型对副产煤气的消耗量进行预测.根据企业实际数据应用模型,结果表明,对烧结工序、炼钢工序、连铸工序30个点和60个点进行测试分类准确率分别为90%,96.67%,98.33%;96.67%,95%,100%.根据分类结果建立模型进行预测,预测平均相对误差分别为0.8%,0.5%,0.9%;2.1%,0.8%,1.3%.所建模型分类准确,预测效果良好,适合副产煤气消耗量的预测. 【作者单位】： 昆明理工大学
【关键词】： Elman神经网络 支持向量分类 最小二乘支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(51066002/E060701) NSFC-云南联合基金(U0937604)
【分类号】：X757
【正文快照】： 0引言大型钢铁企业煤气消耗系统普遍具有用气单元多,工艺复杂,煤气使用量波动较大,突发事件多等特点,且在突发事件下对调度的实时性要求很高,而煤气柜的容量、调节速度、管网压力范围等因素又制约了煤气系统本身的缓冲调节能力,因此会造成副产煤气的利用不充分、效率低,甚至放

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