Release Time:2019-03-11  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2011-10-08

Journal: 系统仿真学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、Scopus

Volume: 23

Issue: 10

Page Number: 2184-2189

ISSN: 1004-731X

Key Words: 高炉煤气系统仿真预测 回声状态网络 梯度下降法 参数优化 simulation prediction of BFG system echo state network stochastic gradient descent parameters optimization

Abstract: 以钢铁企业高炉煤气系统为背景，针对其产生量和消耗量的预测问题，提出一种改进回声状态网络时间序列方法进行系统仿真预测。并根据最小均方差准则，以最小化网络训练误差为目标，采用随机梯度下降法对网络参数进行优化。该方法对于不同预测对象，可计算出合适的网络连接权值、储备池谱半径等参数，避免了传统回声状态网络方法中单凭经验选择网络参数的现状，提高了预测精度。采用该方法对高炉煤气系统现场实际产耗数据进行了仿真预测，仿真结果表明所提出方法的有效性。