基于ANFIS的焦炉火道温度预报模型研究

• 作者: 吴怀宇 陈洋
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: ANFIS 神经网络 模糊聚类 软测量 焦炉
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 工业控制
• 页码范围: 462-463,473
• 页数: 3页
• 分类号: TP273.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2007.04.016

摘要

针对焦炉生产过程中直接检测火道温度成本高、精度低等问题,提出运用自适应神经网络模糊推理系统理论(ANFIS)建立焦炉火道温度预报模型,模型采用模糊减法聚类方法选取模糊规则数目,大大减少规则冗余量;结合最小二乘和误差反向传播混合算法对神经网络参数进行优化,采用现场的热工数据作为输入,将获得的模型与传统的线性回归模型和BP神经网络模型进行了比较,数值仿真结果表明所建立的模型具有学习速度快、预报精度高、泛化能力强等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴怀宇	武汉科技大学信息科学与工程学院	100	816	14.0	23.0
2	陈洋	武汉科技大学信息科学与工程学院	46	324	10.0	16.0