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广义回归神经网络(GRNN)在高炉炼铁工序能耗预测中的应用

陈光  刘文涛  
【摘要】:针对某炼铁厂,建立了高炉炼铁的铁素平衡模型,利用模型对高炉铁水和炉渣产量等物流参数进行了计算,计算结果与实际生产数据进行了比较与滤波处理,从而得到了比较可靠的物流生产数据。为了预测铁水温度、BFG产量、BFG热值和日发电量,利用广义回归网络建立了高炉炼铁工序的神经网络模型,并采用平衡模型的计算结果和其它生产数据对网络模型的进行了训练和验证,验证结果表明神经网络模型是比较准确、可靠的。在此基础上提出了高炉炼铁工序能耗预测的计算方法,与实际生相比,该方法精度和靠性比较高,为组织生产能耗预测提供了可靠的方法。

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