基于改进ESN的高炉煤气系统预测方法的研讨

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    1.1 研究背景 9-10
    1.2 国内外研究现状 10-12
    1.3 研究内容及意义 12-14
2 一种改进回声状态网络 14-25
    2.1 时间序列预测技术 14
    2.2 人工神经网络 14-15
    2.3 回声状态网络 15-21
        2.3.1 网络结构 15-17
        2.3.2 学习过程 17-19
        2.3.3 理论分析 19-21
    2.4 改进ESN网络 21-25
        2.4.1 权值矩阵W~(in)、W和W~(fb)的优化 21-23
        2.4.2 输出权值矩阵W~(out)的确定 23-24
        2.4.3 改进ESN的学习过程 24-25
3 基于改进ESN的BFG系统预测 25-40
    3.1 宝钢BFG系统 25-26改进ESN|高炉煤气
    3.2 高炉煤气系统中的预测对象分析 26-28
    3.3 EMD数据除噪 28-29
    3.4 ESN网络结构的确定 29-30
        3.4.1 输入维数与输出维数的选择 29
        3.4.2 动态储备池规模的确定 29
        3.4.3 激活函数 29-30
    3.5 仿真算例 30-39
        3.5.1 高炉受入流量预测 30-32
        3.5.2 其他用户流量预测 32-38
        3.5.3 柜位预测 38-39
    3.6 小结