30、高炉煤气流量温度预测与软 PLC 编程系统研究

高炉煤气流量温度预测与软 PLC 编程系统研究

1. 高炉煤气流量温度预测

在高炉生产中，准确预测煤气流量温度对于分析高炉状况至关重要。为了实现这一目标，采用了基于 RFM - RELM 算法的预测模型，并与 ELM、RELM 和 WOS - ELM 算法进行对比。

1.1 数据准备

使用来自高炉的 1000 对真实生产数据，其中 900 对作为训练数据，100 对作为测试数据。

1.2 评价标准

采用训练时间、测试时间、均方根误差（RMSE）和标准差（SD）作为评价标准。RMSE 反映预测值与真实值的差异，SD 反映预测误差的分布。其数学表达式如下：
[RMSE = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n}(X_i - \hat{X} i)^2}{n}}]
[SD = \sqrt{\frac{\sum {i = 1}^{n}(\left|\frac{X_i - \hat{X}_i}{X_i}\right| - \bar{e})^2}{n}}]
其中，(n) 表示数据数量，(X_i) 和 (\hat{X}_i) 分别表示第 (i) 个样本的真实值和预测值，(\bar{e}) 表示相关误差的均值。

1.3 模型参数确定

为建立基于 RFM - RELM 算法的高炉煤气流量温度预测模型，需要确定正则化参数 (C)、隐藏层节点 (L) 和有限内存长度 (Q)。经过多次实验，确定模型系数为：正则化参数 (C = 215)，隐藏层节点 (L = 20)，定义内存 (Q = 50)。

1.4 实验结果