【摘 要】
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针对传统高炉温度模型的固有缺陷,提出了一种基于灰色关联分析的ELM(极限学习机—extreme learning machine)温度预报模型。由于炼铁工艺的多变量、非线性、强耦合等特点,所
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古电力集团(有限)公司巴彦淖尔电业局,
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针对传统高炉温度模型的固有缺陷,提出了一种基于灰色关联分析的ELM(极限学习机—extreme learning machine)温度预报模型。由于炼铁工艺的多变量、非线性、强耦合等特点,所以传统建模方法已经不能满足要求的高精度预报高炉温度。首先通过灰色关联分析对输入变量进行相关性分析,提高模型的性能,然后结合分析后的变量采用ELM学习算法训练神经网络,最后运用现场数据对该网络进行训练和测试,并与传统的模型相比较。结果表明该模型能快速、准确地预报高炉温度,并且能满足指导现场工人操纵高炉的要求。
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