基于ELM模型的焦炉火道温度预测研究

• 作者: 孙天涵 崔桂梅 李爱莲 詹万鹏
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 化学
• 关键词: 焦炉 火道温度 ELM 预测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 507-510
• 页数: 4页
• 分类号: TQ015.9|TP391.9|O6-39
• 字数: 3355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16866/j.com.app.chem201604025

摘要

火道温度稳定在一定范围内是焦炉加热过程优化控制的目的,也是保证焦炭质量、提高产量的前提.针对焦炉加热过程大滞后、强耦合等特点,提出一种基于极限学习机(ELM)的预测算法;考虑到实际生产过程中焦炉机侧与焦侧是分离操作控制的,从而建立两侧的预测模型来分别预测机、焦侧火道温度,增加模型的准确性.实验表明:建立机、焦两侧的ELM预测模型较传统BP网络算法更能准确的预测两侧火道温度,可以为焦炉的优化控制提供良好的指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔桂梅	内蒙古科技大学信息工程学院	152	744	13.0	21.0
2	李爱莲	内蒙古科技大学信息工程学院	56	103	5.0	6.0
3	詹万鹏	内蒙古科技大学信息工程学院	3	16	3.0	3.0
4	孙天涵	内蒙古科技大学信息工程学院	2	10	2.0	2.0