公开(公告)号：CN113204918B

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202110473450.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 南京邮电大学 ,  国网电力科学研究院有限公司

Inventor： 窦春霞 ,  殷润 ,  岳东 ,  张智俊 ,  丁孝华 ,  李延满

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了水泥窑生产能耗的建模方法，从水泥窑分散控制系统中采集选定时间段的特定参数，作为样本数据集；根据获得的样本数据集构建训练样本集和测试样本集；利用训练样本集和测试样本集训练水泥窑生产能耗模型完成水泥窑生产能耗的建模，所述水泥窑生产能耗模型为结合BP网络和Elman神经网络的组合神经网络模型。该方法基于数据建模，结合前馈神经网络和反馈神经网络这两类神经网络的优点，通过结合BP网络和Elman网络的组合神经网络建立模型，既能保留BP神经网络静态逼近效果好的特性，也保留了Elman神经网络动态逼近效果好的优点，且较单一神经网络模型有更的高预测精度。

公开(公告)号：CN113204918A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110473450.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 南京邮电大学 ,  国网电力科学研究院有限公司

Inventor： 窦春霞 ,  殷润 ,  岳东 ,  张智俊 ,  丁孝华 ,  李延满

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了水泥窑生产能耗的建模方法，从水泥窑分散控制系统中采集选定时间段的特定参数，作为样本数据集；根据获得的样本数据集构建训练样本集和测试样本集；利用训练样本集和测试样本集训练水泥窑生产能耗模型完成水泥窑生产能耗的建模，所述水泥窑生产能耗模型为结合BP网络和Elman神经网络的组合神经网络模型。该方法基于数据建模，结合前馈神经网络和反馈神经网络这两类神经网络的优点，通过结合BP网络和Elman网络的组合神经网络建立模型，既能保留BP神经网络静态逼近效果好的特性，也保留了Elman神经网络动态逼近效果好的优点，且较单一神经网络模型有更的高预测精度。