基于WDR和Elman神经网络的烧结风箱废气温度预测
Prediction of Exhaust Gas Temperature of Sintering Windbox Based on WDR and Elman Neural Network作者机构：河北工业大学控制科学与工程学院天津300130
出 版 物：《烧结球团》 (Sintering and Pelletizing)
年 卷 期：2013年第38卷第6期
页 面：11-14页
学科分类：08[工学] 0806[工学-冶金工程] 080601[工学-冶金物理化学]
主 题：小波分解重构 Elman神经网络 烧结终点 风箱废气温度 预测
摘 要：本文提出一种风箱废气温度的预测方法,风箱废气温度直接决定了烧结终点的计算值。该预测方法对待预测温度序列进行小波分解和尺度重构(WDR),对得到的细节序列和逼近序列建立各自的Elman预测网络,最终再将各个尺度的预测值相加,得到原序列的预测值。通过仿真对比实验可以看出,该方法具有较高的预测精度,能准确地把握序列的变化趋势,将该方法应用于烧结终点预测,将大大提高烧结系统的控制精度。
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