灰色Elman神经网络在转炉吹氧量预测中的应用

"这篇文档是关于利用灰色Elman神经网络对转炉吹氧量进行预测的研究，旨在提高预测精度，减少能源浪费。作者是张子阳和孙彦广，来自中国钢研科技集团有限公司冶金自动化研究设计院。该研究通过优化神经网络权重和阈值，解决了传统方法和简单神经网络预测精度低的问题。实验证明，所提出的预测模型在预测转炉用氧量时表现出更高的准确性。" 文章深入探讨了钢铁行业中转炉动态吹炼过程的复杂性，其中非线性问题使得精确估算吹氧量成为一大挑战，这可能导致能源的无效消耗。传统的预测方法对此问题处理不够精准，而一些基本的神经网络模型预测误差较大。针对这一现状，作者提出采用灰色Elman神经网络来构建吹氧量的预测模型。 灰色Elman神经网络是一种结合了灰色系统理论与Elman神经网络的模型，它具有记忆功能，能够处理时间序列数据中的非线性关系。在优化权重和阈值的过程中，该网络可以避免陷入局部最优和过拟合的问题，从而提高预测的稳定性和准确性。 文章通过实际生产数据的仿真计算，对比了灰色Elman神经网络与传统的BP神经网络在预测转炉吹氧量方面的表现。结果显示，灰色Elman神经网络的平均误差仅为334m³，远低于BP神经网络的976m³。这表明灰色Elman神经网络模型在转炉吹氧量预测上具有显著的优势，能更快速、准确地确定吹氧量，有助于提高炼钢过程的效率并节约能源。 此外，文章还强调了关键词如“转炉用氧量”、“灰色Elman神经网络”和“高精度预测”的重要性，这些关键词突出了研究的核心内容和技术焦点。根据中图分类号和文献标识码，这篇文章属于计算机应用与软件领域的技术文献，且具有较高的学术价值。 这篇研究通过灰色Elman神经网络提供了一种改进的转炉吹氧量预测方法，对于优化钢铁行业的能源管理和生产效率具有重要意义。这种方法不仅可以应用于转炉炼钢过程，也可能启发其他工业领域中类似复杂过程的预测优化工作。