【摘 要】
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以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景，针对高炉煤气发生量的预测问题，提出一种基于数据的网络模型预测方法．鉴于生产数据含噪高的特点，采用经验模态分解将历史数据分解
【机 构】
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大连理工大学信息与控制研究中心,上海宝信软件股份有限公司自动化部,上海宝钢股份宵限公司能源中心
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以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景，针对高炉煤气发生量的预测问题，提出一种基于数据的网络模型预测方法．鉴于生产数据含噪高的特点，采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数，将小尺度函数经低通滤波器自适应去噪后，再对数据重构以建立预测模型．存建模过程中提出一种改进的回声状态网络，通过奇异值分解求取网络输出权值，克服了线性回归算法出现的病态问题，提高了模型的预测精度．现场实际数据预测结果表明所提出方法的有效性，为制定煤气管网平衡调度方案提供科学的决策支持．
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