【摘 要】
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针对影响氧化铝浓度的因素较多,彼此相关性强,难以建立动态预测模型的问题,提出一种基于FNN-UKF神经网络的动态预测方法。首先考察各原始变量置零前后在特征空间主元投影上的
【机 构】
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重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆大学自动化学院,西安石油大学电子工程学院,重庆天泰铝业有限公司
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针对影响氧化铝浓度的因素较多,彼此相关性强,难以建立动态预测模型的问题,提出一种基于FNN-UKF神经网络的动态预测方法。首先考察各原始变量置零前后在特征空间主元投影上的相似度,判断其对氧化铝浓度的解释能力,由此进行原始变量选择;再将约简后的原始变量输入基于UKF算法的神经网络预测模型,通过更新状态估计值和方差矩阵提高模型的泛化能力。对取自某厂160KA大型预焙槽的247组样本数据进行检验：228组样本的预测误差在±1%之内,计算量减少52.07%,表明该方法在保证预测精度的同时,有效降低了模型
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