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基于偏移补偿和优化Elman神经网络的水泥回转窑温度软测量建模方法 

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申请/专利权人:淮阴工学院

摘要:本发明公开了一种基于偏移补偿和优化Elman神经网络的水泥回转窑温度软测量建模方法,首先建立回转窑烧成带温度历史数据集,通过核主成分分析法KCPA对数据集进行变量筛选,预处理后并划分为训练集和测试集;其次构建Elman神经网络并确定网络的参数,初始化Elman神经网络的权值和阈值;利用改进哈里斯鹰算法对网络的权值和阈值进行优化,采用训练集对优化后的Elman神经网络进行训练;将测试集输入训练后的优化Elman神经网络中进行预测,并通过偏移补偿方法对预测结果进行补偿,输出补偿后的预测结果。本发明提出的基于偏移补偿和优化Elman神经网络的回转窑烧成带温度软测量建模方法,具有较好的预测精度和泛化能力,同时拟合效果非常好,取得了良好的应用效果。

主权项:1.一种基于偏移补偿和优化Elman神经网络的水泥回转窑温度软测量建模方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:建立回转窑烧成带温度历史数据集,通过核主成分分析法KCPA对数据集进行变量筛选,预处理后并划分为训练集和测试集;步骤2:构建Elman神经网络并确定网络的参数,初始化Elman神经网络的权值和阈值;步骤3:利用哈里斯鹰算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,采用训练集对优化后的Elman神经网络进行训练;步骤4:将测试集输入训练好的优化Elman神经网络中进行预测,并通过偏移补偿方法对预测结果进行补偿,输出补偿后的预测结果;所述偏移补偿方法具体为:en=ηe0n+1-ηen-1e0n=yn-1-ypn-1yaftern=ypredictn+en其中,en和e0n分别为第n时刻的总偏差和当前偏差,η为控制参数,yaftern为第n时刻偏移补偿后的预测值。

全文数据:

权利要求:

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