基于PNN-HP(2)-ENN模型的钢铁企业转炉煤气柜柜位预测

【摘要】：针对钢铁企业煤气系统中转炉煤气柜柜位难以建立模型进行预测的问题,结合概率神经网络、HP(Hodric-Prescott)滤波、Elman神经网络各自的性质建立了PNN-HP(2)-ENN模型,用于对转炉煤气柜柜位进行分类预测.将模型应用在企业实际数据中,实验结果表明,所建模型分类准确、耗时少、预测效果良好.与其它常用模型相比,此模型适合转炉煤气柜柜位的预测,能够为副产煤气的合理调度提供操作依据. 【作者单位】： 昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心;
【关键词】： 转炉煤气柜柜位(LDG) 概率神经网络(PNN) HP(Hodric-Prescott)滤波 Elman神经网络(ENN)
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51066002/E060701) NSFC-云南联合基金资助项目(U0937604) 云南省科技强省计划项目(2008KA002)
【分类号】：TF748.2;TP183
【正文快照】： 1引言钢铁企业生产过程中产生的转炉煤气(LDG)是钢铁企业中重要的二次能源之一.由于转炉煤气是钢铁企业热值较高的气体燃料,而且含有高达60%的CO,不仅可作为冶金炉的燃料,也是一种非常理想的化工原料,也可以和高炉煤气、焦炉煤气配合成各种不同热值的混合煤气供不同热值用户使

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