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
发表时间：2019-03-11
点击次数：
论文类型：期刊论文
第一作者：刘颖
通讯作者：Zhao, J.(jun.z@163.com)
合写作者：赵珺,王伟,吴毅平,陈伟昌
发表时间：2009-01-01
发表刊物：自动化学报
收录刊物：Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD
文献类型：J
卷号：35
期号：6
页面范围：731-738
ISSN号：0254-4156
关键字：预测模型; 回声状态网络; 奇异值分解; 经验模态分解
摘要：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.
是否译文：否