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题名融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型
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作者
谢林蓉
胡杰
陈略峰
任艺
吴敏
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机构
中国地质大学(武汉)自动化学院
复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室
地球探测智能化技术教育部工程研究中心
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出处
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第2期299-310,共12页
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基金
国家自然科学基金青年项目(62303431)
湖北省自然科学基金项目(2021CFB145,2015CFA010)
高等学校学科创新引智计划项目(B17040)资助.
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文摘
焦炉煤气发生量的准确实时预测是实时监测焦炉生产状态和煤气调度的重要参考.本文建立了融合多时间尺度特征的焦炉煤气发生量预测模型,以实现焦炉煤气发生量的有效预测.首先,对焦炉煤气发生过程进行特性分析;然后,建立滑动窗口逐步分解模式,在此基础上用经验小波变换对焦炉煤气发生量进行分解,并根据样本熵对分量进行重构,使用长短期记忆网络建立重构分量的预测模型;最后,利用实际现场数据进行实验.实验结果显示,对于平均绝对百分比误差指标,本文所提方法的预测精度达到0.29%,比单一长短期记忆网络模型提高了0.3%,相较于逐步分解模式提高了0.22%.结果验证了所提方法的可行性与有效性.
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关键词
焦炉煤气发生量预测
多时间尺度
滑动窗口逐步分解
经验小波变换
长短期记忆网络
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Keywords
coke oven gas generation prediction
multiple time scales
sliding window stepwise decomposition
empirical wavelet transform
long short-term memory network
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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