【摘 要】
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针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院,中南大学信息科学与工程学院,湖南省计量检测研究院
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针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先利用灰色预测和BP神经网络分别对焦炉集气管压力进行预测,然后采用熵值法确定各预测子模型的加权系数,将两个子模型进行加权集成,可以获得较为准确的焦炉集气管压力值。将其预测性能与单一的灰色模型和BP神经网络模型进行比较,运行结果表明:集成预测模型的预测效果和性能优于单一的灰色模型和BP神经网络预测模型,能够获得较高的预测精度。
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