点击次数：

论文类型：期刊论文

发表时间：2011-10-08

发表刊物：系统仿真学报

收录刊物：Scopus、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：23

期号：10

页面范围：2184-2189

ISSN号：1004-731X

关键字：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

摘要：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。