基于误差预测的焦炉火道温度软测量模型

• 作者: 吴敏 曹卫华 陈泰任 雷琪
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 焦炉火道温度 软测量 时间差分法 线性回归 Elman神经网络 智能集成
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 206-210
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2009.02.014

摘要

针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的皋础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型.首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对莆顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模型的特点.使用融合时间差分法的Elman神经网络,对线性l口J归模型中精度最高的12元模型的预测误差进行拟合和多步预测.采用专家经验将线性回归组合模型和融合时间差分法的Elman 神经网络模型进行集成,最终获得了具有较高预测精度的焦炉火道温度软测量值.实际运行结果验证了该软测量模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷琪	中南大学信息科学与工程学院	34	359	12.0	16.0
2	吴敏	中南大学信息科学与工程学院	439	5230	34.0	47.0
3	曹卫华	中南大学信息科学与工程学院	120	1459	20.0	29.0
4	陈泰任	中南大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0