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申请/专利权人：山东科技大学

摘要：本发明公开了一种基于超混沌储备池集成计算的钢铁企业副产煤气系统流量预测方法，将钢铁企业现场已有的副产煤气系统不同的产生和消耗用户流量数据作为实验对象，首先，将某一用户的原始流量数据按滑动时间窗进行等时间间隔划分，获得数据样本；其次，根据数据样本的特点，选择合适的忆阻混沌映射系统，辨识系统的参数使系统具有超混沌特性；再次，设计储备池集成计算网络模型，基于忆阻混沌映射系统计算储备池输出状态，并对状态进行精简；最后，基于贝叶斯线性回归方法辨识网络模型的权值参数，完成预测；本发明有效辨识钢铁企业副产煤气流量数据内部蕴含的动态，对副产煤气系统流量进行准确预测，进而辅助现场调度专家进行煤气平衡调整工作。

主权项：1.一种基于超混沌储备池集成计算的钢铁企业副产煤气系统流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从钢铁企业现场实时数据库中读取所需的副产煤气流量运行数据，对实时数据进行预处理，利用滑动时间窗的方法将原始数据按等时间间隔截取成为数据片段，构建模型辨识所需的数据样本；S2、根据数据样本的特点，选择合适的忆阻混沌映射系统；S3、将忆阻混沌映射系统作为储备池单元，建立储备池集成计算网络模型，计算储备池单元的输出状态，并对输出状态进行精简；S4、以S3中精简后的输出状态为储备池集成计算网络模型输出层的输入，以目标预测值作为输出，基于贝叶斯线性回归方法辨识网络模型的权值参数；S5、利用测试样本对所建立的网络模型进行预测验证；在步骤S2中，针对数据样本，通过实验的方法选择适合该用户特点的忆阻混沌映射系统作为储备池单元，用于产生储备池输出状态；以四种已报道的忆阻混沌映射系统为研究对象，四种忆阻混沌映射系统的数学模型如下： 其中，和表示忆阻器的内部状态，变量F为输入层参数，b1为中间层参数； 其中，和表示忆阻器的内部状态变量，a2为输入层参数，b2为中间层参数； 其中，和表示忆阻器的内部状态变量，λ为输入层参数，a为中间层参数； 其中，和表示忆阻器的内部状态变量，μ为输入层参数，b为中间层参数；首先，根据经验设置上述四种忆阻混沌映射系统的参数取值范围，然后通过实验数据代入反复循环确定最佳参数，使得每个忆阻混沌映射系统均具有超混沌特性；其次，将用户训练样本的输入数据给到如式3所示的忆阻混沌映射系统，令其产出储备池状态，将储备池输出状态作为输入，输出权值参数作为未知量，目标预测值作为输出，然后利用最小二乘法辨识输出权值参数，从而建立预测模型；再次，利用测试数据样本来测试式3所示的忆阻混沌映射系统对该用户流量数据的适应性，选择预测误差作为适应性评价标准，选用均方根误差作为预测误差，均方根误差表达式为： 其中，n2为测试样本数据的数量，yi为预测值，ti为目标值；最后，将上述测试方法分别用于式4、5、6所示的忆阻混沌映射系统，比较四类忆阻混沌映射系统的性能差异，最终确定适合该用户数据的忆阻混沌映射系统。

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