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基于模糊卡尔曼滤波的短时交通流量预测方法 被引量：29
1
作者 郭海锋 方良君 俞立 《浙江工业大学学报》 CAS 2013年第2期218-221,共4页
为解决卡尔曼滤波模型预测交通流量存在的时间滞后性问题,在已有卡尔曼滤波短时交通流量预测模型基础上,结合城市道路交通流日相似性特点,对已有卡尔曼滤波预测模型进行改进,并通过模糊逻辑方法对改进模型中的参数加以确定,设计出模糊... 为解决卡尔曼滤波模型预测交通流量存在的时间滞后性问题,在已有卡尔曼滤波短时交通流量预测模型基础上,结合城市道路交通流日相似性特点,对已有卡尔曼滤波预测模型进行改进,并通过模糊逻辑方法对改进模型中的参数加以确定,设计出模糊卡尔曼滤波交通流量预测模型,从而对短时交通流量进行实时准确预测.数值分析及对比结果表明:相较于卡尔曼短时交通流量预测方法,模糊卡尔曼短时交通流量预测方法能够提升预测过程的实时性,并使平均相对误差降低0.27%,平均绝对相对误差降低7.26%,最大绝对相对误差降低32.43%,进一步提高了预测精度. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 模糊逻辑 短时交通流 预测模型
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采用模糊逻辑理论的覆冰厚度预测模型 被引量：26
2
作者 黄新波 李佳杰 +2 位作者 欧阳丽莎 李立浧 罗兵 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1245-1252,共8页
针对输电线路覆冰对电网造成巨大损害,以及目前覆冰预测研究较少等问题,提出了基于模糊逻辑理论的覆冰厚度预测模型的建立方法。分析了贵州电网8条输电线路的覆冰现场监测数据,初步确定了25条有效模糊规则,并建立了基于模糊逻辑理论的... 针对输电线路覆冰对电网造成巨大损害,以及目前覆冰预测研究较少等问题,提出了基于模糊逻辑理论的覆冰厚度预测模型的建立方法。分析了贵州电网8条输电线路的覆冰现场监测数据,初步确定了25条有效模糊规则,并建立了基于模糊逻辑理论的覆冰厚度预测模型。预测模型的验证结果表明:模型预测的覆冰厚度值与现场实际覆冰厚度值的误差<5 mm,该预测模型是可行和有效的。 展开更多
关键词 输电线路 覆冰 在线监测系统 模糊逻辑理论 预测模型 模型验证
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基于模糊神经网络的池塘溶解氧预测模型 被引量：18
3
作者 郭连喜 邓长辉 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期225-229,共5页
在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化... 在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练,收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高,所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测,该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础,对实际生产具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 溶解氧 模糊神经网络 粒子群优化算法 预测模型
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豫西地区小麦白粉病发生程度Fuzzy预测模型研究 被引量：19
4
作者 左占民 卢民生 +2 位作者 李亮琴 尚亚琴 许世强 《麦类作物学报》 CAS CSCD 2003年第2期80-82,共3页
以灵宝市1987～2002年的病情调查资料和气象资料为依据,用模糊数学原理对豫西地区小麦白粉病发生程度进行分析预测,找出了影响该地区小麦白粉病发生流行的主导因素即气象因素,建立了简单易行,适于基层推广使用的Fuzzy数学预测模型,可在... 以灵宝市1987～2002年的病情调查资料和气象资料为依据,用模糊数学原理对豫西地区小麦白粉病发生程度进行分析预测,找出了影响该地区小麦白粉病发生流行的主导因素即气象因素,建立了简单易行,适于基层推广使用的Fuzzy数学预测模型,可在进入防治关键期前2个月对其发生程度做出预测估计,且预测效果较好。 展开更多
关键词 豫西地区 小麦 白粉病 发生程度 fuzzy预测模型 模糊数学原理
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基于T-S模糊神经网络的湿法脱硫效率预测 被引量：18
5
作者 李斌 邓煜 +1 位作者 边禹铭 齐年哲 《热力发电》 CAS 北大核心 2016年第6期116-119,124,共5页
由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立了脱硫效率的预测模型,基于某电厂DCS采集的湿法脱硫系统原始数据,在MATLAB平台上进行训练与检验,得到较... 由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立了脱硫效率的预测模型,基于某电厂DCS采集的湿法脱硫系统原始数据,在MATLAB平台上进行训练与检验,得到较精准的脱硫效率预测模型。模型验证结果显示：采用T-S模糊神经网络模型预测脱硫效率,85%的样本点相对误差分布在-1.0%～0.5%之间,最大误差不超过1.5%,说明该模型的预测精度较高,能较好地满足工程实际的需求。 展开更多
关键词 湿法脱硫 脱硫效率 T-S模糊神经网络 预测模型 MATLAB
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基于随机模糊理论的断路器寿命评估方法 被引量：12
6
作者 叶昱媛 朱萌 +4 位作者 郑建勇 於燕青 徐伟伦 陈昊 张海华 《湖北电力》 2020年第1期49-57,共9页
断路器投运后会经历多次正常分合闸操作与故障跳闸,实时准确探知其损坏程度是变电运维人员的关注重点。文中提出了一种高压断路器寿命评估方法,实现了断路器健康水平动态预测,为运维工作中实时掌握设备健康状态提供了解决方案。基于评... 断路器投运后会经历多次正常分合闸操作与故障跳闸,实时准确探知其损坏程度是变电运维人员的关注重点。文中提出了一种高压断路器寿命评估方法,实现了断路器健康水平动态预测,为运维工作中实时掌握设备健康状态提供了解决方案。基于评估指标在实际中存在随机性与模糊性,引入了随机模糊理论。考虑到评估指标存在多样性以及对设备的影响程度不同,利用所提的改进层次分析法,确定影响断路器健康水平各指标的权重,在此基础上,计算了断路器的健康指数(Health Index,HI),进而构建了断路器的寿命预测模型,最后基于某型断路器的现场数据,对该断路器的分合闸线圈部分进行了寿命预测,证明了所提方法在理论层面的可行性。 展开更多
关键词 断路器 随机模糊理论 改进层次分析法 寿命预测模型
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基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型 被引量：9
7
作者 谢国财 温锐 陈琛 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第9期120-125,共6页
电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题... 电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。 展开更多
关键词 模糊神经网络 高压电力设备 故障预测模型 小波降噪
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基于支持向量机的模糊特征分类算法研究 被引量：10
8
作者 安旭 张树东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期237-240,246,共5页
为解决设备使用预测的问题,给出支持向量机(SVM)的改进算法及基于距离的模式识别算法。使用训练数据得到SVM的最优分类超平面,运用确认数据的特征集作为分类标准预测分类结果,将分类结果与概率相结合作为模式识别算法的输入,算法输出为... 为解决设备使用预测的问题,给出支持向量机(SVM)的改进算法及基于距离的模式识别算法。使用训练数据得到SVM的最优分类超平面,运用确认数据的特征集作为分类标准预测分类结果,将分类结果与概率相结合作为模式识别算法的输入,算法输出为某个固定模式。实验结果表明,与传统算法相比,以改进的SVM分类结果为输入的模式识别算法准确性更高,可广泛应用在二值输入的模式识别算法中。 展开更多
关键词 支持向量机 余弦向量 分类器 模糊特征 预测模型
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外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊预测与控制 被引量：7
9
作者 王家忠 王龙山 +1 位作者 李国发 丁宁 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期386-390,共5页
在大量实验数据和专家经验基础上,建立了外圆纵向磨削零件表面粗糙度Ra的模糊预测和模糊控制模型。对影响表面粗糙度的12个主要变量进行了深入研究,并对其中的7个主要变量的成员函数和模糊规则进行了详细介绍。该模型能根据磨削条件和... 在大量实验数据和专家经验基础上,建立了外圆纵向磨削零件表面粗糙度Ra的模糊预测和模糊控制模型。对影响表面粗糙度的12个主要变量进行了深入研究,并对其中的7个主要变量的成员函数和模糊规则进行了详细介绍。该模型能根据磨削条件和工件参数的变化,不断地调整磨削参数。将所得结果输入到模糊自适应控制器中,系统即可实时调整工件转速,得到符合要求的表面粗糙度。试验结果表明:表面粗糙度的模糊预测和控制方法非常有效,可操作性强,尤其适用于非线性、多变量的工况。 展开更多
关键词 机械制造工艺与设备 外圆纵向磨削 表面粗糙度 模糊预测模型 模糊控制 自适应控制
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冲击作用下岩石破碎比功理论分析及模糊预测模型 被引量：9
10
作者 曹钧 沈志康 +4 位作者 胡永乐 范成洲 王定贤 邓丽蓉 杨欢 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S2期145-149,共5页
从岩石破碎机制分析出发,通过建立岩石破碎比功模态,确定破岩机具结构尺寸、岩石力学特性和破岩工艺三类对岩石破碎比功有影响的参数。引入模糊逻辑法,将上述参数作为模糊逻辑分析的输入变量,岩石破碎比功作为模糊逻辑分析的输出变量,... 从岩石破碎机制分析出发,通过建立岩石破碎比功模态,确定破岩机具结构尺寸、岩石力学特性和破岩工艺三类对岩石破碎比功有影响的参数。引入模糊逻辑法,将上述参数作为模糊逻辑分析的输入变量,岩石破碎比功作为模糊逻辑分析的输出变量,建立用于预测岩石破碎比功的预测模型。将该模糊预测模型应用于某工程实例,通过对比模型所得结果与工程实践中的真实岩石破碎比功,该模型所得结果与工程实践中的真实值比较接近,预测模型设计合理,模糊推理规则能够表达工程实践,在给定输入变量的情况下,该模型可有效预测岩石破碎比功这一重要特征参数。 展开更多
关键词 岩石破碎比功 破碎机制 模糊预测模型
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权重提取与Dempster多重融合的凝汽器真空预测 被引量：7
11
作者 夏琳琳 台金娟 +2 位作者 刘惠敏 王丹 文磊 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第3期329-334,共6页
为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权... 为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权重提取后,采用Dempster组合规则下置信函数三重融合结果对随后一天的真空值进行预测.结果表明,与单一网络预测模型相比,组合预测模型的平均绝对误差和均方根误差均显著减小,融合精度更高. 展开更多
关键词 凝汽器真空值 神经网络 DEMPSTER组合规则 模糊软集 主成分分析 组合预测模型 权重提取 数据融合
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综放开采端面变形控制的模糊聚类分析 被引量：7
12
作者 王金安 焦申华 徐勇 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期12-16,共5页
以数值模拟试验的结果为基础,依据模糊控制理论,利用加权模糊聚类分析法建立了煤层综放开采端面变形的参数预测模型,并得到了一组影响端面变形值的权重向量.
关键词 综放开采 端面稳定性 模糊聚类分析 参数预测模型 权重向量
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基于模糊模式识别的矿井动力灾害预测 被引量：7
13
作者 朱志洁 张宏伟 刘鑫 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期19-25,共7页
随着煤矿采掘强度和深度的不断加大,煤与瓦斯突出、冲击地压等矿井动力灾害愈发严重。对矿井动力灾害的准确预测,有针对性地采取防治措施,可以保证矿井安全生产和人身安全。基于地质动力区划方法,确定了矿井动力灾害的各影响因素,采用... 随着煤矿采掘强度和深度的不断加大,煤与瓦斯突出、冲击地压等矿井动力灾害愈发严重。对矿井动力灾害的准确预测,有针对性地采取防治措施,可以保证矿井安全生产和人身安全。基于地质动力区划方法,确定了矿井动力灾害的各影响因素,采用模糊数学方法将样本进行聚类分析,结合各样本的危险性确定合理的分类并形成标准模式库,对预测样本进行模式识别,建立了矿井动力灾害的危险性预测模型;以煤与瓦斯突出为实例对该模型进行了检验,初步证明了该方法的可靠性和科学性。 展开更多
关键词 模糊聚类 模式识别 矿井动力灾害 预测模型 地质动力区划
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模糊层次分析法优化SVM参数的网络流量预测 被引量：6
14
作者 王启明 单冬红 赵伟艇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第6期1261-1264,共4页
针对当前网络流量非线性时变、混沌等特点以及现有的基于支持向量机(support vector machine,SVM)网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,采用模糊层次分析法对SVM预测模型进行改进,首先使用模糊层次分析法对SVM的σ和C... 针对当前网络流量非线性时变、混沌等特点以及现有的基于支持向量机(support vector machine,SVM)网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,采用模糊层次分析法对SVM预测模型进行改进,首先使用模糊层次分析法对SVM的σ和C参数进行寻优,然后用寻找到的最优参数来训练SVM,最后建立预测模型,预测网络流量.实验结果表明,本文方法不但可以较好的跟踪网络流量变化趋势,从而可以使网络流量的预测值与实际非常接近,而且预测误差变化范围波动小,是一有效的并且预测精度高的网络流量预测方法. 展开更多
关键词 网络流量预测 模糊层次分析法 SVM 优化 VECTOR 预测模型 预测精度 非线性时变
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基于模糊算法的信息系统安全风险评估方法
15
作者 王督 汪伟 薛楠楠 《移动信息》 2024年第2期105-107,共3页
文中结合信息系统存在的信息数据丢失、泄露等安全风险,应用模糊算法,提出了一种信息系统安全风险评估方法。首先,根据信息安全风险评估定义和风险度量方法,构建了信息系统安全风险分析模型和评估模型。其次,应用模糊算法,创建了基本概... 文中结合信息系统存在的信息数据丢失、泄露等安全风险,应用模糊算法,提出了一种信息系统安全风险评估方法。首先,根据信息安全风险评估定义和风险度量方法,构建了信息系统安全风险分析模型和评估模型。其次,应用模糊算法,创建了基本概念赋值函数,并确定了基础指标与评估指标对应的模糊关系,确定了基本概率赋值函数。最后,以“电力信息系统风险评估”为例,验证该方法的有效性和可靠性。验证结果表明,该方法操作简单、有效、可行,不仅可以精确控制信息系统安全风险,还能提高信息系统的安全防御能力。 展开更多
关键词 模糊算法 信息系统安全 风险评估 预测模型
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网络安全防御态势有效预测仿真 被引量：6
16
作者 王鑫 《计算机仿真》 北大核心 2017年第8期319-322,共4页
对网络安全防御态势的有效预测,能够保障网络的安全稳定的运行状态。对安全防御态势预测,需要计算出当前的网络防御系数和态势变化值,来完成有效预测。传统方法融合D-S证据理论,得到安全可信度区间和相应防御系数,但忽略了对防御态势的... 对网络安全防御态势的有效预测,能够保障网络的安全稳定的运行状态。对安全防御态势预测,需要计算出当前的网络防御系数和态势变化值,来完成有效预测。传统方法融合D-S证据理论,得到安全可信度区间和相应防御系数,但忽略了对防御态势的变化趋势的分析,导致预测结果不准确。提出基于模糊动态贝叶斯网络安全防御态势预测模型。将模糊理论与叶贝斯理论相融合得到在当前防御态势下发生攻击的后验概率,统计网络历史防御的数据样本,组建历史网络安全防御态势下发生攻击时间序列,计算出当前的网络安全防御态势变化值、攻击发生概率、网络防御系数;组建网络安全防御态势的评估矩阵,采用遗传算法进行网络安全态势预测模型的优化,依据优化结果组建网络安全防御态势预测模型。仿真结果表明,所提模型预测精确度高,为保障网络安全稳定地运行提供了有力的依据。 展开更多
关键词 模糊动态贝叶斯 网络安全防御态势 预测模型
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不同FCM聚类算法的模糊时间序列预测模型比较
17
作者 王敏 何腾松 彭鼎 《数学的实践与认识》 北大核心 2024年第5期128-140,共13页
在模糊时间序列预测模型通常涉及到论域的划分,通常用FCM聚类算法来对论域进行划分,或者用样本点和聚类中心计算出的相似性距离(DTW)来代替传统的欧式距离,即得到DTW-FCM聚类算法来对论域划分.其中基于DTW的FCM聚类算法(DTW-FCM),引入... 在模糊时间序列预测模型通常涉及到论域的划分,通常用FCM聚类算法来对论域进行划分,或者用样本点和聚类中心计算出的相似性距离(DTW)来代替传统的欧式距离,即得到DTW-FCM聚类算法来对论域划分.其中基于DTW的FCM聚类算法(DTW-FCM),引入了一个负指数变量,以获得更好的鲁棒性,由此设计出基于DTW改良后的FCM聚类算法(DTW-MFCM).最后将Alabama大学入学人数预测案例和美国二氧化碳排放总量实列应用到该模型上,将预测结果与其他模糊时间序列预测模型进行比较,结果表明该模型的预测精度和稳定性明显提高,优于其他经典模型. 展开更多
关键词 模糊时间序列 鲁棒性 DTW-MFCM算法 预测模型
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生物质燃料成型工艺模糊神经网络预测模型研究 被引量：5
18
作者 谷志新 张鑫宇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1371-1376,共6页
生物质燃料的致密成型过程是一个影响因素多且具有高度非线性的复杂工艺过程,运用传统的建模方法很难建立出精准的预测模型。该文选用秸秆作为生物质原料,通过生产实验,采集样本数据,将粒度、含水率以及成型机压辊间隙作为输入,利用模... 生物质燃料的致密成型过程是一个影响因素多且具有高度非线性的复杂工艺过程,运用传统的建模方法很难建立出精准的预测模型。该文选用秸秆作为生物质原料,通过生产实验,采集样本数据,将粒度、含水率以及成型机压辊间隙作为输入,利用模糊理神经网络可识别、自适应及模糊信息处理于一体的优点,建立网络模型,实现对秸秆燃料的密度及致密成型过程中比能耗的预测。经过实验证明,模型的密度预测最大绝对误差为0.0142 g/cm^3,最大相对误差为1.13%,比能耗预测最大绝对误差为1.5604 kWh/t,最大相对误差为2.27%,该预测模型的建立,可实现预测,达到优化生产参数的目的。 展开更多
关键词 生物质燃料 秸秆 成型 模糊神经网络 预测模型
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T-S模糊预测控制地铁车辆制动缸压力控制应用研究 被引量：5
19
作者 陈洪满 孙成慧 《现代制造技术与装备》 2017年第1期1-3,共3页
地铁车辆控制的核心是列车制动缸压力控制,具有非线性、大迟滞、复杂性、时变性的特点。为了有效减少由于地铁车辆空气制动施加、缓解所引起的列车纵向力加大对运营车辆安全的影响,建立制动缸压力的数学模型。采用基于T-S模糊预测控制... 地铁车辆控制的核心是列车制动缸压力控制,具有非线性、大迟滞、复杂性、时变性的特点。为了有效减少由于地铁车辆空气制动施加、缓解所引起的列车纵向力加大对运营车辆安全的影响,建立制动缸压力的数学模型。采用基于T-S模糊预测控制的方法,设计地铁车辆模糊预测控制器和模糊预测控制规则,并通过比较其与传统模糊控制和PID控制的制动特性,验证所建模型的实用性和所选算法的有效性。 展开更多
关键词 T-S模糊预测 动态矩阵算法 非线性 大时滞
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铁水硅含量的集成模糊神经网络预测方法 被引量：5
20
作者 李界家 杨志宇 曹阳 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1113-1116,共4页
在炼铁生产过程中,有效的降低铁水硅含量并且使其保持在合理的低水平,有利于提高生铁的质量和产量。但是在实际生产过程中,生铁的硅含量只有在生铁样本送到实验室经过化验后方可得知,检测存在严重的滞后性,这样采取的调整铁水硅含量的... 在炼铁生产过程中,有效的降低铁水硅含量并且使其保持在合理的低水平,有利于提高生铁的质量和产量。但是在实际生产过程中,生铁的硅含量只有在生铁样本送到实验室经过化验后方可得知,检测存在严重的滞后性,这样采取的调整铁水硅含量的措施也会滞后。为了消除检测的滞后性,及时的对铁水硅含量的调整采取及时有效的措施,有必要对铁水硅含量进行预测。基于模块化和信息融合思想,本文提出了集成模糊神经网络铁水硅含量预测方法,选取了2个预测子模块单独学习并训练,然后经过一个决策融合模块得到最终的铁水硅含量预测结果。建立了铁水硅含量预测模型,并在模型训练完成后进行了MATLAB实验仿真。仿真数据采集自凌源钢厂2号高炉,样本数据均在高炉炉况基本稳定的运行条件下获得,用这些样本数据训练预测模型。预测模型训练结束后,又选取50个样本对模型进行测试预测。仿真结果验证了该方法的有效性,集成模糊神经网络预测模型预测精度很高,相对误差较小,能够给予高炉生产过程给予有效的指导。 展开更多
关键词 硅含量预测 模糊神经网络 RBF神经网络 集成预测模型
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