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论文类型：会议论文

发表时间：2008-11-06

页面范围：731-738

关键字：预测模型;回声状态网络;奇异值分解;经验模态分解;钢铁企业;高炉煤气系统;煤气管网

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.