改进回声状态网络在氧气流量预测中的应用

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以冶金企业氧气系统的流量预测问题为研究背景,提出一种基于滤波过程改进回声状态网络的时间序列预测方法.该方法采用滤波过程来估计回声状态网络储备池神经元的状态和网络输出权值,能有效避免参数求解过程中常出现的异常解问题.滤波算法的引入考虑了工业数据在有噪声情况下神经元状态更新和输出更新存在的不确定性,有效地提高了模型的鲁棒性和精度.采用国内某钢铁企业能源中心的现场实际数据进行实验,预测结果表明方法对冶金企业氧气流量预测是有效的,可为制定氧气系统平衡调度方案提供科学依据.
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