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基于SVC-ENN钢铁企业副产煤气消耗量的预测建模
基于SVC-ENN钢铁企业副产煤气消耗量的预测建模
作者:
孟华
李红娟
王华
王建军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Elman神经网络
支持向量分类
最小二乘支持向量机
摘要:
针对钢铁企业副产煤气消耗量的机理模型难以对消耗量进行精确预测的问题,通过分析副产煤气消耗量特点,建立SVC-ENN模型对副产煤气的消耗量进行预测.根据企业实际数据应用模型,结果表明,对烧结工序、炼钢工序、连铸工序30个点和60个点进行测试分类准确率分别为90%,96.67%,98.33%;96.67%,95%,100%.根据分类结果建立模型进行预测,预测平均相对误差分别为0.8%,0.5%,0.9%;2.1%,0.8%,1.3%.所建模型分类准确,预测效果良好,适合副产煤气消耗量的预测.
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风机
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基于PNN-HP(2)-ENN模型的钢铁企业转炉煤气柜柜位预测
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)
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于SVC-ENN钢铁企业副产煤气消耗量的预测建模
来源期刊
昆明理工大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
Elman神经网络
支持向量分类
最小二乘支持向量机
年,卷(期)
2013,(5)
所属期刊栏目
能源与动力科学
研究方向
页码范围
68-74
页数
7页
分类号
TF55
字数
4631字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-855x.2013.05.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王华
昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心
414
3164
26.0
37.0
2
王建军
昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心
35
149
6.0
10.0
3
孟华
昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心
17
48
4.0
6.0
4
李红娟
昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心
33
65
5.0
7.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(26)
共引文献
(28)
参考文献
(12)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
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参考文献(1)
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研究主题发展历程
节点文献
Elman神经网络
支持向量分类
最小二乘支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
昆明理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
昆明理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-855/X
CN:
53-1123/T
开本:
大16开
出版地:
云南省昆明市呈贡区景明南路727号
邮发代号:
64-79
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
3434
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25009
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
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