【摘 要】
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为了对比回归分析法、移动平均法和人工神经网络法(ANN)对高炉煤气产生量的预测效果,采用某企业实际数据,探讨了不同工况下各种预测方法的预测误差。研究表明:回归分析法能保
【机 构】
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东北大学冶金学院热能工程系,中国科学技术大学纳米科学技术学院,国家环境保护生态工业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51704069)。
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为了对比回归分析法、移动平均法和人工神经网络法(ANN)对高炉煤气产生量的预测效果,采用某企业实际数据,探讨了不同工况下各种预测方法的预测误差。研究表明:回归分析法能保持较高的预测精度和稳定性,但是对鼓风量的精度要求较高;移动平均法在平稳运行期和过渡期的性能优于ANN,平稳运行期和过渡期的预测误差分别为44.47m3/min和69.30m3/min;ANN在工况转换期的性能优于移动平均法,在减风期和休风期的预测误差分别为1442.93m3/
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