【摘 要】
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通过分析煤气产生量的数据特点,采用LSTM循环神经网络和ARIMA两种预测模型建立钢铁企业高炉煤气产生量预测模型,经验证LSTM模型性能明显优于BP神经网络,但是其预测结果值比真
【机 构】
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华北理工大学信息工程学院; 华北理工大学电气工程学院;
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通过分析煤气产生量的数据特点,采用LSTM循环神经网络和ARIMA两种预测模型建立钢铁企业高炉煤气产生量预测模型,经验证LSTM模型性能明显优于BP神经网络,但是其预测结果值比真实值普遍偏低,而ARIMA模型的预测结果值比真实值普遍偏高。基于上述现象,提出了一种基于LSTM与ARIMA组合预测模型,将两种模型的预测结果采用CRITIC方法进行融合处理。结果表明,组合模型明显改善了两种模型在预测特性上的弊端,将预测结果的均方根误差减小为2.325,更贴近真实值,提高了预测精度。
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