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基于数据的改进回声状态网络在高炉煤气发生量预测中的应用
被引量：
33
1
作者
刘颖
赵珺
+2 位作者
王伟
吴毅平
陈伟昌
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期731-738,共8页
以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景,针对高炉煤气发生量的预测问题,提出一种基于数据的网络模型预测方法.鉴于生产数据含噪高的特点,采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数,将小尺度函数经低通滤波器自...
以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景,针对高炉煤气发生量的预测问题,提出一种基于数据的网络模型预测方法.鉴于生产数据含噪高的特点,采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数,将小尺度函数经低通滤波器自适应去噪后,再对数据重构以建立预测模型.在建模过程中提出一种改进的回声状态网络,通过奇异值分解求取网络输出权值,克服了线性回归算法出现的病态问题,提高了模型的预测精度.现场实际数据预测结果表明所提出方法的有效性,为制定煤气管网平衡调度方案提供科学的决策支持.
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关键词
预测模型
回声状态网络
奇异值分解
经验模态分解
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职称材料
题名
基于数据的改进回声状态网络在高炉煤气发生量预测中的应用
被引量：
33
1
作者
刘颖
赵珺
王伟
吴毅平
陈伟昌
机构
大连理工大学信息与控制研究
中心
上海
宝信软件
股份
有
限
公司
自动化部
上海宝钢股份宵限公司能源中心
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期731-738,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2007AA04Z1A9)资助~~
文摘
以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景,针对高炉煤气发生量的预测问题,提出一种基于数据的网络模型预测方法.鉴于生产数据含噪高的特点,采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数,将小尺度函数经低通滤波器自适应去噪后,再对数据重构以建立预测模型.在建模过程中提出一种改进的回声状态网络,通过奇异值分解求取网络输出权值,克服了线性回归算法出现的病态问题,提高了模型的预测精度.现场实际数据预测结果表明所提出方法的有效性,为制定煤气管网平衡调度方案提供科学的决策支持.
关键词
预测模型
回声状态网络
奇异值分解
经验模态分解
Keywords
Prediction model, echo state network （ESN）, singular value decomposition （SVD）, empirical mode decomposition （EMD）
分类号
TF543 [冶金工程—钢铁冶金]
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作者
出处
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被引量
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1
基于数据的改进回声状态网络在高炉煤气发生量预测中的应用
刘颖
赵珺
王伟
吴毅平
陈伟昌
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
33
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