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基于NARX神经网络的高炉冶炼过程Si元素的预测与智能控制 被引量:1

Prediction and Intelligent Control of Si Element in Blast Furnace Smelting Process Based on NARX Dynamic Neural Network
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摘要 使用NARX动态神经网络建立高炉冶炼过程中Si元素的单步预测与双步预测模型,分析使用NARX神经网络建模在过程工业中进行动态控制的可行性。通过实验结果发现,单步预测的命中率(误差±0:1)达到了近100%,而方向预测的正确率达到了80%。同时,双步预测的命中率也达到了近100%,而对变化方向的预测的准确率达到了90%,可以看出运用NARX神经网络对高炉冶炼过程Si元素进行预测控制的可行性并具有较高的预测精度。 NARX dynamic neural network was used to establish the step-ahead prediction network and two-step prediction network of Si element in blast furnace smelting process, and the feasibility of dynamic control in process industry using NARX neural network modeling was analyzed. The experimental results showed that the hit rate(error ±0.1) of the single step was almost 100%, and the correct rate of the direction was 80%. At the same time, the hit rate of the two-step prediction was nearly 100%, and the accuracy of the forecasting direction was 90%. Therefore, the NARX dynamic neural network can be applied in the dynamic process control to get a good performance of prediction.
出处 《当代化工》 CAS 2017年第9期1744-1748,共5页 Contemporary Chemical Industry
基金 国家自然科学基金青年基金 项目号:No.11401110 学术创新基地复杂系统先进控制与智能地学仪器研究中心开放基金项目 项目号:No.AU2015CJ018 NO.AU2015CJ008) 中央高校基本科研业务费专项资金资助中国地质大学(武汉) 项目号:No.CUGL120238 No.CUG160833) 湖北自然科学基金项目(No.2016CFB481 No.2014CFB903) 国家级大学生创新创业训练计划项目资助(No.201710491093)
关键词 高炉冶炼 过程控制 预测控制 NARX神经网络 时间序列预测 Blast furnace smelting process Process control Prediction control NARX neural network Time seriesprediction
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