基于KPCA和BiLSTM的分解炉出口温度预测

水泥生产过程中,分解炉出口温度是非常重要的工艺参数,为了应对出口温度变量的多样性,文章提出一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络相结合的温度预测组合模型用来预测分解炉的出口温度。通过KPCA筛选出影响因素的主成分从而达到数据降维目的,将降维后的主成分作为BiLSTM神经网络的输入,分解炉出口温度作为BiLSTM神经网络的输出。经BiLSTM神经网络训练,得到分解炉出口温度预测模型。通过对比验证表明,使用KPCA-BiLSTM相结合的温度预测模型具有较好的预测精度。