钢铁企业高炉煤气供需预测模型及应用
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2010年第12期
论文作者：张琦 谷延良 提威 蔡九菊
文章页码：1737 - 1740
关键词：供需预测;BP神经网络;高炉煤气;钢铁企业;节能;
摘 要：以钢铁企业高炉煤气系统为研究对象,采用灰色关联度分析了高炉煤气产生量、消耗量的影响因素与煤气量的关系.基于人工神经网络预测方法,建立了高炉煤气BP神经网络预测模型,对钢铁企业各生产工序中高炉煤气的产生与消耗量进行预测,探讨了企业在正常生产、事故检修等工况下各工序的煤气产生量和消耗量预测的合理性.研究表明:所建立的预测模型精度高、误差小,能有效解决实际生产中高炉煤气的供需预测问题,从而减少高炉煤气放散,为企业制定合理煤气使用计划提供了理论依据.
张琦1，谷延良2，提威1，蔡九菊1
1. 东北大学材料与冶金学院2. 首秦金属材料有限公司
摘 要：以钢铁企业高炉煤气系统为研究对象,采用灰色关联度分析了高炉煤气产生量、消耗量的影响因素与煤气量的关系.基于人工神经网络预测方法,建立了高炉煤气BP神经网络预测模型,对钢铁企业各生产工序中高炉煤气的产生与消耗量进行预测,探讨了企业在正常生产、事故检修等工况下各工序的煤气产生量和消耗量预测的合理性.研究表明:所建立的预测模型精度高、误差小,能有效解决实际生产中高炉煤气的供需预测问题,从而减少高炉煤气放散,为企业制定合理煤气使用计划提供了理论依据.
关键词：供需预测;BP神经网络;高炉煤气;钢铁企业;节能;
