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文檔簡(jiǎn)介
1、本文全面回顧了我國(guó)鋼鐵企業(yè)能源消耗狀況,特別是煉鐵工序能耗。煉鐵工序是鋼鐵企業(yè)能耗量最大的生產(chǎn)工序,其能耗組成中燃料消耗占的比列較大,因而高爐入爐焦比對(duì)于煉鐵工序能耗影響較大。而入爐焦比又受到風(fēng)溫、風(fēng)量、生鐵硅含量、利用系數(shù)、礦石品位、渣鐵比和休風(fēng)率等眾多因素的影響。本文將以新臨鋼高爐1996年到2005年的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用三種不同的方法對(duì)入爐焦比進(jìn)行了預(yù)測(cè)。其中基于時(shí)間序列的BOX一Jenkins方法ARMA模型
2、預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為2.02%,文中還應(yīng)用了灰色系統(tǒng)分析和預(yù)測(cè)理論,分析了影響因素對(duì)入爐焦比的關(guān)聯(lián)程度,同時(shí)對(duì)入爐焦比進(jìn)行了預(yù)測(cè),其灰預(yù)測(cè)GM(1,1)模型的平均相對(duì)誤差為0.9352%。最后將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法引入到鋼鐵企業(yè)工序能耗的系統(tǒng)分析領(lǐng)域中,對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論,特點(diǎn)及其應(yīng)用作了簡(jiǎn)要闡述。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以BP算法模型為主要研究對(duì)象,論述了網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、機(jī)理和學(xué)習(xí)訓(xùn)練的功能。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其預(yù)測(cè)值相對(duì)準(zhǔn)確,預(yù)測(cè)結(jié)果平均
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