RBF神经网络预测焦化企业煤气产量

【摘要】：对焦炉的发生和消耗特性进行分析,找出影响煤气产量的主要影响因素,并建立径向基函数(RBF)神经网络模型进行预测,实验表明:RBF模型具有较强的非线性逼近能力,能较真实地反映煤气产量和影响因素之间的非线性关系,预测效果要优于BP神经网络模型。 【作者单位】： 中国科学院自动化研究所;
【关键词】： 煤气产量预测 炼焦 影响因素 RBF神经网络
【基金】：中国科学院重点部署项目(kgzd-ew-302-4)
【分类号】：TP183;F416.2
【正文快照】： 焦炉煤气具有很高的使用价值,具有热效率高、燃烧容易控制等优点。企业在实际生产过程中,需要对未来煤气的产量进行预测以便对生产计划做出合理的安排。但是,许多因素(如装入焦炉的煤的成分配比、装入量、结焦时间及设备故障等)会导致煤气的产量发生波动[1],导致企业对未来煤

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