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- 基于PNN-HP(2)-ENN模型的钢铁企业转炉煤气柜柜位预测北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对钢铁企业煤气系统中转炉煤气柜柜位难以建立模型进行预测的问题,结合概率神经网络、HP(Hodric-Prescott)滤波、Elman神经网络各自的性质建立了PNN-HP(2)-ENN模型,用于对转炉煤气柜柜位进行分类预测.将模型应用在企业实际数据中,实验结果表明,所建模型分类准确、耗时少、预测效果良好.与其它常用模型相比,此模型适合转炉煤气柜柜位的预测,能够为副产煤气的合理调度提供操作依据.
- 耦合神经网络在瓦斯涌出量动态预测中的应用北大核心CSTPCD摘要：为了更有效、准确地对煤矿瓦斯涌出量进行预测,保障煤矿生产安全,提出了一种基于改进果蝇算法(MFOA)优化Elman神经网络(ENN)的智能动态预测方法.首先,利用主成分分析法(PCA)对煤矿瓦斯涌出量监测数据进行降维处理;其次,引入果蝇算法以改进的自适应搜索步长进行搜索,以此实现对ENN网络参数的全局寻优,从而建立基于MFOA-ENN的煤矿瓦斯涌出量动态预测模型,并对预测效果进行了验证.实验结果表明:MFOA-ENN模型的平均相对变动…查看全部>>
- 耦合神经网络在瓦斯涌出量动态预测中的应用北大核心CSTPCD