【摘 要】
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针对钢铁企业高炉煤气柜位数据噪声含量大，波动因素多，难以准确预测的问题，提出一种基于双重注意力IJAYA优化Elman神经网络（ENN）的高炉煤气柜位预测方法。首先，通过奇异谱分析对数据进行降噪处理，消除噪声干扰；然后，提出使用特征和时间双重注意力机制，动态挖掘高炉煤气柜位和输入特征间的潜在相关性，并提出一种改进的JAYA算法（IJAYA）优化ENN的初始权值和初始阈值，解决训练过程中容易陷入局部
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFB1711102）；
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针对钢铁企业高炉煤气柜位数据噪声含量大，波动因素多，难以准确预测的问题，提出一种基于双重注意力IJAYA优化Elman神经网络（ENN）的高炉煤气柜位预测方法。首先，通过奇异谱分析对数据进行降噪处理，消除噪声干扰；然后，提出使用特征和时间双重注意力机制，动态挖掘高炉煤气柜位和输入特征间的潜在相关性，并提出一种改进的JAYA算法（IJAYA）优化ENN的初始权值和初始阈值，解决训练过程中容易陷入局部最优的问题；以某钢铁企业2种典型场景下的实际生产数据为样本，对所提出方法的预测精度进行验证和对比分析。仿真结果表明，所提方法预测精度达到92.90%。
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