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论文类型：期刊论文

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

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.