【摘 要】
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在烧结蒸汽产量预测问题的研究中,由于受到烧结工艺运行特点的影响,使得蒸汽具有波动大、非线性的特点。而传统的经验法预测精度较低,为了提高预测精度,结合逐步回归分析方法
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室
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在烧结蒸汽产量预测问题的研究中,由于受到烧结工艺运行特点的影响,使得蒸汽具有波动大、非线性的特点。而传统的经验法预测精度较低,为了提高预测精度,结合逐步回归分析方法和小波分析的BP神经网络构建蒸汽预测模型,先通过逐步回归对自变量进行筛选,以提高网络的泛化能力;然后利用小波函数取代BP网络中的激活函数,克服神经网络易陷入局部次优的缺点,提高模型的预测精度和准确度。实验结果证明,逐步回归-小波神经网络模型的预测结果优于传统BP网络模型和小波神经网络模型,表明该模型收敛速度快、预测精度高,可为蒸汽生产和实时调度
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