【摘 要】
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为准确建立焦炉火道温度模型,保证焦炭质量,节约能耗,提出了基于回声状态网络（echo state network,ESN）模型的焦炉火道温度的预测方法。针对炼焦过程中强耦合、大滞后的特点,以
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为准确建立焦炉火道温度模型,保证焦炭质量,节约能耗,提出了基于回声状态网络（echo state network,ESN）模型的焦炉火道温度的预测方法。针对炼焦过程中强耦合、大滞后的特点,以及实际生产中大量炼焦数据未被合理利用的现状,运用数据驱动与非线性建模相结合的方法,首先,对采集的数据进行数据处理,保证了数据的真实有效性;然后,分别建立了焦炉火道温度系统的BP神经网络预测模型和ESN预测模型;最后,在Matlab环境下进行仿真实验,并对2种预测模型的平均相对误差和命中率进行对比。实验表明：ESN模型与
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