一种新的集成模型在焦炉火道温度软测量中的应用
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。
焦炉火道温度 软测量模型 时间差分 线性回归
陈泰任 曹卫华 吴敏 雷琪
中南大学信息科学与工程学院,长沙410083
国内会议
湖南张家界
中文
282-286
2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）