改进的基于极端学习机的气体利用率预测ensemble框架

本文献主要关注于改进型极端学习机（Extreme Learning Machine, ELM）在气体利用率（Gas Utilization Ratio, GUR）预测中的应用。随着工业生产中能源效率的日益重要，气体利用率被视作评价高炉（Blast Furnace, BF）运行状态和能源消耗的关键指标。传统的ELM模型依赖于随机生成的隐层参数，这可能导致在不同模拟试验中模型性能的不稳定性，影响预测精度。 作者们提出了一种名为ME-ELM（Modified Ensemble ELM）的框架，目的是解决这一问题。ME-ELM框架的核心在于通过修改传统ELM的结构，引入了适应性ensemble方法。这种方法能够自动调整每个个体ELM模型的集成权重，根据其在预测过程中的贡献来动态优化整个预测系统的性能。这样做的目的是减少随机性的负面影响，并提高GUR预测的可靠性。 在实施过程中，ME-ELM首先通过训练多个独立的ELM模型，每个模型基于不同的隐层参数。然后，一个评估机制被设计来衡量每个模型的预测误差或预测能力。这些误差或能力会被转化为对应的权重分配给每个模型，权重的更新反映了模型在当前数据集上的表现。这样的自动权重调整机制使得ME-ELM能够动态地适应输入数据的变化，从而提升整体预测精度。 为了验证ME-ELM的有效性，研究者们可能会在一组实际的BF操作数据上进行实验，对比ME-ELM与单一ELM模型以及其他集成学习方法（如Bagging、Boosting等）的预测性能。实验结果将展示ME-ELM在减少随机性影响、提高预测稳定性和准确性方面的优势，这对于优化工业生产过程中的能源管理具有重要意义。 总结来说，这篇文章的主要贡献是提出了一种新的预测技术，它利用ELM的高效性和适应性ensemble的优势，旨在提高气体利用率的预测精度，进而帮助工业生产过程更好地控制能源消耗，降低运营成本。这种方法对提高能源效率和环保性能具有实际应用价值。