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摘要:
铝电解过程能耗大,建立精确的节能模型是降低能耗的重要前提.由于上述过程参数多,耦合性强,很难定性/定量地分析出它们与节能目标之间的关系及重要性,致使模型建立困难.提出一种结合无迹卡尔曼神经网络(Unscented Kalman Filter Neural Network,UKFNN)和改进型随机化测验的节能模型优化分析方法.首先利用UKFNN建立铝电解过程的动态节能模型.然后利用UKFNN释义图和连接权法,计算各参数的贡献率.最后,利用改进的动态随机化测验对节能模型连接权进行显著性检验,剔除冗余参数,并与优化前的节能模型比较.仿真结果表明,优化后模型性能优良.上述方法为分析节能模型参数关系和优化节能模型提供了一种有效途径.
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时间序列
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 关于铝电解过程节能模型优化仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 铝电解 节能模型 无迹卡尔曼滤波 神经网络 随机化 耦合性
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 360-365
页数 6页 分类号 TP183|TP391.9
字数 4776字 语种 中文
DOI
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 李太福 重庆科技学院电气与信息工程学院 87 399 11.0 15.0
3 苏盈盈 重庆科技学院电气与信息工程学院 50 147 6.0 9.0
4 姚立忠 重庆科技学院电气与信息工程学院 8 18 3.0 4.0
7 张恒健 重庆科技学院电气与信息工程学院 3 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (46)
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研究主题发展历程
节点文献
铝电解
节能模型
无迹卡尔曼滤波
神经网络
随机化
耦合性
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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
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