【摘 要】
：
本文在分析焦炉火道温度特性的基础上,提出了一种将基于时间差分法(TD)的Elman神经网络(TD-ENN)和基于线性回归(LR)的Elman神经网络(LR-ENN)专家集成的高精度焦炉火道温度软
【机 构】
：
中南大学信息科学与工程学院,长沙410083
论文部分内容阅读
本文在分析焦炉火道温度特性的基础上,提出了一种将基于时间差分法(TD)的Elman神经网络(TD-ENN)和基于线性回归(LR)的Elman神经网络(LR-ENN)专家集成的高精度焦炉火道温度软测量模型。首先,利用蓄顶温度和立火道温度的关系,分别建立了一元、二元和十二元LR模型,并采用Elman神经网络将三个模型的输出进行融合,通过比较证明该集成方法的有效性；利用基于时间差分法(TD)的Elman网络对LR-ENN 模型的误差进行学习和多步预测；最后,采用专家经验将这两者进行集成,从而获得火道温度软测量值。实际运行结果验证了该集成模型的有效性。
其他文献
本文针对铅锌烧结过程的强非线性、时滞等特点。基于神经网络建模的思想,提出一种变学习率的烧结块产量质量BP神经网络(BPNN)预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性研
本文首先提出了一种用于构造稀疏最小二乘向量机的核矩阵快速简约方法,该方法通过最小化原特征空间中的映射向量和简约特征空间中基的线性组合间的欧式距离,并结合由原核矩阵
本文将奇异系统参数不确定性模型扩展到具有结构约束的线性分式表示的不确定模型、研究表明, 滤波过程中的线性分式不确定性可以表示为一系列依赖系统真实状态的加性不确定性
本文详细分析了铝酸钠溶液连续碳酸化分解过程中,影响末槽分解率的各种因素,建立了基于变量聚类和一种改进的主成分分析(PCA)的神经网络末槽分解率预测模型。模型首先对影响
第二节形成固溶体的合金平衡图转眼又是星期六了。小黄也不等吃完晚饭,就往吴师傅家里跑。上星期六晚上,吴师傅给小黄上了一堂精彩的技术课。第二天,小黄就在家里从头到尾回
本文建立了制导炸弹的弹体动力学、弹体运动学模型、弹目相对运动学模型、制导控制模型和舵机模型,然后详细讨论了各种不同误差干扰模型,最后利用Matlab 进行了制导炸弹的六
本文提出了一种利用最小二乘支持向量机辨识Hammerstein–Wiener模型的方法,该方法借鉴最小二乘支持向量机求解思路,通过增加约束条件将Hammerstein–Wiener 模型的辨识问题
本文提出了一种新的基于Laplace 图谱特征的图像内容认证方法。从原始图像中选取特征点。并增加密码点。由这些点。构成图并提取该图的Laplace 谱作为图像的特征,量化后作为
本文结合遗传算法和梯度算法的特点。提出了一种混合遗传算法,该方法用梯度算法每次迭代得到的结果来改进遗传算法的群体,而用遗传算法的最优个体与梯度算法的迭代解相比较,
本文总结了平水铜矿选矿厂应用不同药剂组合提高高铜浮选指标的生产实践,并对新药剂BK-507和BK-508在铜浮选中的特性进行了分析。平水铜矿是铜、锌、硫多金属共生的硫化矿床,