基于 HP（2）－ENN模型的高炉煤气发生量预测

• 作者: 王小军
• 来源期刊: 冶金能源
• 关键词: HP滤波 Elman神经网络 HP(2)-ENN模型
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 热工理论
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 字数: 3891字
• 语种: 中文

摘要

针对钢铁企业高炉煤气发生量频繁波动，且难以通过建立机理模型进行预测的问题，结合HP滤波、 Elman神经网络各自性质，建立了HP（2）－ENN模型对高炉煤气发生量进行预测。根据企业实际数据应用模型，结果表明，所建模型预测效果良好，与其他常用模型相比，适合高炉煤气发生量的预测，并为合理调度副产煤气提供操作依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小军		2	1	1.0	1.0