基于改进ANFIS的铝生产中铁含量时间序列预测

• 作者: 盛晓静 吴永明 刘天松 陈琳升
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 关键词: 铝生产 铁含量 GNG模型 ANFIS模型
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 工艺与装备
• 页码范围: 133-136
• 页数: 4页
• 分类号: TH16|TG506
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.05.031

摘要

在铝生产工业中对杂质铁含量的预测有利于提高铝液的生产水平.针对传统预测模型需要大量数据进行训练,耗时长且效率低下等问题,提出了一种改进ANFIS的时序预测模型(GNG-AM-DEA-ANFIS).首先利用GNG模型对原始数据集动态跟踪找到奇异点,然后采用自适应变异差分进化算法和梯度下降法对ANFIS网络所需参数进行优化,同时构建ANFIS网络模型.最后,结合贵阳某铝厂铝生产过程中铁含量数据,完成对该模型的性能验证.结果表明文章建立的模型能够对铁含量进行精确预测与监督,节省计算成本的同时提高了预测效率.