文献类型：期刊文章

作　　者：赖茜[1] 王子豪[1,2] 孙文强[1,3]

Lai Xi;Wang Zihao;Sun Wenqiang(Department of Thermal Engineering,School of Metallurgy,Northeastern University;Nano Science and Technology Institute,University of Science and Technology of China;State Environmental Protection Key Laboratory of Eco-industry)

机构地区：[1]东北大学冶金学院热能工程系 [2]中国科学技术大学纳米科学技术学院 [3]国家环境保护生态工业重点实验室

出　　处：《冶金能源》

基　　金：国家自然科学基金(51704069)。

年　　份：2021

卷　　号：40

期　　号：3

起止页码：22-26

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了对比回归分析法、移动平均法和人工神经网络法(ANN)对高炉煤气产生量的预测效果,采用某企业实际数据,探讨了不同工况下各种预测方法的预测误差。研究表明:回归分析法能保持较高的预测精度和稳定性,但是对鼓风量的精度要求较高;移动平均法在平稳运行期和过渡期的性能优于ANN,平稳运行期和过渡期的预测误差分别为44.47m^(3)/min和69.30m^(3)/min;ANN在工况转换期的性能优于移动平均法,在减风期和休风期的预测误差分别为1442.93m^(3)/min和1220.57 m^(3)/min。

关 键 词：高炉煤气 预测  回归分析  移动平均  人工神经网络

分 类 号：TP183] TF544]