【摘 要】
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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 Kakman 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
【机 构】
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重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆大学自动化学院
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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 Kakman 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
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