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基于自適應遺忘因子極限學(xué)習機的高爐煤氣預測
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所,沈陽(yáng) 110016;2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049)

作者簡(jiǎn)介:

孫雪瑩(1988-),女,山東德州人,博士研究生,主要從事能源預測與調度,人工智能算法方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

中國科學(xué)院重點(diǎn)部署項目(KGZD-EW-302);中國科學(xué)院科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò )計劃(KTJ-SW-STS-159);遼寧省科學(xué)技術(shù)計劃項目(2015020140)。


Online Prediction Method for Generation and Consumption of Blast Furnace Gas Based on Adaptive Forgetting Factor Extreme Learning Machine
Author:
Affiliation:

(1.Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016,China;2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

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    摘要:

    高爐煤氣是鋼鐵企業(yè)重要的二次能源,其產(chǎn)生量和消耗量的實(shí)時(shí)準確預測對高爐煤氣系統的平衡調度具有重要作用;但由于高爐煤氣系統工況多變、產(chǎn)消量數據波動(dòng)較大,給高爐煤氣產(chǎn)消量的準確預測帶來(lái)了很大的挑戰;為此,通過(guò)對煤氣產(chǎn)消量數據特征的深入分析,提出了一種基于自適應遺忘因子極限學(xué)習機(AF-ELM)的在線(xiàn)預測算法;在序貫極限學(xué)習機的基礎上,引入遺忘因子逐步遺忘舊樣本,通過(guò)預測誤差反饋機制,自適應的調節遺忘因子,從而提高預測方法對系統工況的動(dòng)態(tài)變化的適應能力,提高預測精度;將該算法應用于鋼鐵企業(yè)的高爐煤氣產(chǎn)消量在線(xiàn)預測,實(shí)驗結果表明與序貫極限學(xué)習機相比,該預測方法在系統工況變化的情況下能保持較高的預測精度,更適合于高爐煤氣產(chǎn)消量的在線(xiàn)預測。

    Abstract:

    Blast furnace gas is an important byproduct in iron and steel plants, and prediction of its generation and consumption has a great effect on balance and scheduling of gas system. However, the accurate prediction poses a significant challenge because of the unstable conditions of the blast furnace gas system and the fluctuation of data. To solve this problem, an online prediction method based on adaptive forgetting factor extreme learning machine (AF-ELM)is proposed. Dynamic adaptability of online sequential extreme learning machine is improved by introducing forgetting factor to gradually forget of the old samples. And the forgetting factor is adaptively updated by prediction error, which improves the prediction accuracy. The case study on the online prediction in iron and steel plants shows that compared with online sequential extreme learning machine, the proposed method achieve higher prediction accuracy in changing conditions, and more suitable for online prediction of generation and consumption of blast furnace gas.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

孫雪瑩,胡靜濤,王卓,張吉龍.基于自適應遺忘因子極限學(xué)習機的高爐煤氣預測計算機測量與控制[J].,2017,25(7):235-238.

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歷史
  • 收稿日期:2017-01-13
  • 最后修改日期:2017-02-21
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-08-10
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