灰色Elman神经网络在转炉吹氧量预测中的应用
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更新于2024-08-12
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"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。
2021-09-26 上传
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Lee达森
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