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对熔融指数准确可靠的预报在聚丙烯生产中具有至关重要的作用，它能更有效的指导生产过程，进而提高聚丙烯生产的经济效益。神经网络被用来建立初始的熔融指数预报模型，但是单一的神经网络在结构上具有随机性。通过训练一批预报误差小同时结构差异大的神经网络作为子网络，再将它们组合起来得到bootstrap组合神经网络，基于此建立起了最优熔融指数预报模型。通过对实际聚丙烯生产过程中的历史数据的研究，表明该模型的预报精度高、可靠性强，有望在实际工业中得到广泛应用。 相似文献
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通过对邯钢CSP厚规格带钢(≥7.5mm)轧制及卷取工艺的分析,合理地找到了影响厚规格带钢稳定生产的轧制和卷取工艺参数,分析出了造成厚规格带钢生产时堆钢产生的原因。探索性的提出了解决措施和方法,即通过合理设定卷取机工艺设备参数,增大精轧机组入口厚度,降低终轧温度,改进厚规格带钢层流冷却控制模型等工艺措施,有效地减少了堆钢次数。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(13)
以包钢4#高炉的实际生产数据为训练样本,均方误差为适应度函数,对喷煤量进行了预报。实验结果表明,所提方法较BP神经网络预报模型能够更快、更准确的预报出高炉炼钢时所需喷煤量,更好的指导实际生产。 相似文献
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为了满足涂附磨具揉曲机的工艺要求,本文设计的涂附磨具揉曲机的自动控制系统以可编程控制器为核心,采用模糊控制技术协调卷取的张力,数字变频器和交流异步电动机控制电动机的速度,力矩控制器和力矩电动机控制收卷速度,张力检测装置检测卷取的张力并构成闭环控制系统。该系统具有速度稳定、张力恒定、可靠性高、操作简便的特点。 相似文献
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利用MATLAB神经网络工具箱,根据BP神经网络的基本原理,建立了三层BP神经网络板凸度预报模型.通过实验仿真,结果表明该模型对测试数据预报结果均在3%之内,对板带凸度的预报具有很好的预测精度,且训练速度较快,具有很好的实用性. 相似文献
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在热轧板带材的生产过程中,本模型涉及增加热卷箱后使过程生产计算机入口温度计算更加准确的一种数学模型。通过对精轧入口温度(即中间坯头部的温度)的精确的计算,解决了在使用热卷箱卷取中间坯的生产过程中过程控制模型头部命中率低的问题,从原来的72%提高到现在的96%,有效地控制了精轧机辊缝的精度和热轧板带材的宽度精度,尽而达到提高成品带材的厚度精度和成材率的目的。 相似文献
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河西走廊东部太阳能分布特征及指数预报 总被引：3，自引：2，他引：1
利用线性回归和线性相关分析方法对近30a年河西走廊东部民勤代表站的太阳总辐射资料进行研究。结果表明:河西走廊东部年平均太阳总辐射为6166.2MJ/m2,年平均太阳总辐射总体呈上升趋势,进入21世纪后,年太阳总辐射值稳定在(6000～6400)MJ/m2的高值区间上,说明全球增暖的气候背景下,河西走廊东部太阳能总辐射值稳定且有所增大,这为该区域内太阳能资源开发提供了有利的气候背景。太阳总辐射存在明显的季节变化,夏季最强,次强为春季,最弱的是冬季。太阳总辐射的月际变化呈单峰型,最大月份出现在6月,最小月出现在12月。尝试利用ECMWF数值预报产品作为预报因子库,采用press算子普查影响太阳总辐射变化的主要因子,对一特定地区和特定季节影响太阳总辐射变化的主要因素有温度、水汽压、相对湿度、比湿、温度露点差、露点温度等。这些因子不但与表征太阳辐射强弱的温度有关,还与空气中水汽含量的多少有关。采用最优子集回归精选因子,建立逐日太阳总辐射BP神经网络分月预报模型,并将其预报产品根据不同季节服务对象的不同划分预报等级指数,提出服务对策建议。业务试用结果表明:BP神经网络预报模型具有较强的非线性处理能力,能较好地表征日太阳总辐射的变化,预报拟合率和准确率均达较高水平,业务系统与MICAPS对接,实现全自动化,可制作一周内太阳辐射指数预报,为太阳辐射精细化预报提供了重要的技术支撑,也为开展太阳能气象指数预报提供了一种好的思路和方法。 相似文献
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谈轻烃分馏装置冷却系统中冷却液的冷却效果对液化气生产的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
通过研究轻烃分馏装置冷却系统对生产液化气的影响,结果表明,冷凝器中冷却液体的温度对生产液化气的质量、产量和生产周期长短都有直接的影响.冷凝液体的温度过高,蒸馏釜通过蒸馏塔蒸出的气相不能完全冷却为液相,造成气相不能完全回收,也造成了巨大损失和污染,进而时常会出现塔顶工作压力迅速增高现象,生产不平稳,产品质量时常不合格.对其进一步的研究表明,昔通水作冷凝器中的冷凝液体,无法满足对液化气生产的冷凝要求.根据G4组分的沸点在-5℃,冷凝液体至少也在-5℃以下,方可对产品大部分进行回收.根据我厂的生产条件,无法完全满足对液化气回收的要求.我厂安装了一套制冷系统,冷凝液体为20%的盐水,制冷温度可达-6℃,这样几乎满足了生产液化气的要求.从以往的液化气产品收率45%增长到现在的90%. 相似文献
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分别用BP神经网络和支持向量机(SVM)两种方法建立相应的网络模型对多光谱辐射测温的测量数据进行处理以得到真实温度。用合适的训练样本分别对两种方法建立的模型进行训练,收敛之后用验证样本测试其精度。结果表明用支持向量机处理多光谱辐射测温数据是可以满足实际要求的,与BP神经网络相比精度更高,而且由于支持向量机对训练样本需求较小,进一步增加了工程可行性。 相似文献
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温度预报是公众要素预报的难点,为了更好地让学生完成这部分实习内容,本文在分析目前气象部门温度预报方法的基础上,对授课重点逐一剖析,力求在有限实习时间内,使学生全面、准确地掌握温度预报技术的要领,提高学生温度预报准确率,从而达到优化实习内容和实习方式的目的。 相似文献
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关于高时空的分辨率气象数据的应用,现代天气的预报系统提出了更高的要求,传统的预报分析系统MICAPS3,已经满足不了实时预报相关的大数据的数据应用。应用模式预报和集合预报,在预报领域发挥着越来越重要的作用。由于网格预报产品包含了全部的预报流程,但是MICAPS3无法给出更加高效便捷的支撑,所以要解决这些问题,气象中心启动了新的MICAPS4的活动。 相似文献
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通过对T213、NCEP、JMA和德国天气在线4种模式的产品对湖州从2005年1月到2007年6月的温度、降水预报的对比分析,利用前5日和历史权重法建立了对温度、降水的集合预报方法,检验表明:集成的温度、降水预报结果优于大多数模式单独的预报结果,降水24 h、48 h定性预报准确率70%左右.前5日集成模式重要温度预报的平均绝对误差在2℃左右,并且不存在明显的系统误差,预报达到了一定的精度;同时前5日的集成方法比历史集成方法更为优越,可提高温度和降水准确率5%左右,为预报员提供更精细的客观预报参考. 相似文献
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农产品市场价格预测是研究的难点.本文采用蔬菜市场价格数据,分别建立了BP神经网络模型、基于遗传算法的神经网络模型、RBF神经网络模型,并在前三种模型基础上,建立了一种集成预测模型;用北京市批发市场2003-2007年的蔬菜价格训练模型,对2008-2009年的数据进行了预报,前三种模型预报结果的平均绝对误差分别为0.1... 相似文献
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风电场风速预报集合订正方法的尝试性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以中国气象局风能太阳能资源评估中心风能预报系统(WINPOP)预报的甘肃HYZ和GHK两个风电场2012年大风月风速预报结果为基础,利用BP神经网络法(简称BP法)和自适应最小二乘法(简称LS法),采用两种训练样本构建方案对风电场风速预报进行订正试验,并尝试性使用神经网络集合方法对订正后的风速进行集合订正试验.结果发现:①经BP法和LS法等的直接统计订正及其集合订正后风电场风速预报效果明显优于WINPOP直接预报效果,且集合订正效果优于任何一种单一的统计订正;②与WINPOP直接预报相比,单一的统计订正及其集合订正都能较好地消除系统误差;③与单一的统计订正相比,集合订正具有更为明显的平均误差小、好日子率高、风速预报日变化幅度误差小等优势;④无论是HYZ风电场还是GHK风电场,随着预报时效的增加,各种预报(或订正)误差无显著差别.各种预报或订正方法的预报误差均随风速的增大而先减小后增大,随3h气压变量的增加而增大. 相似文献
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基于小波网络的电力系统短期负荷预报研究 总被引：7，自引：0，他引：7
本文结合小波和神经网络方法进行电力系统短期负荷预测的通用模型和方法的研究,建立了负荷预报的小波网络模型,确定了有效的算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络的权值。 相似文献
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GRNN和遗传算法在赤潮预报中的应用操作 总被引：1，自引：0，他引：1
本文探讨了基于神经网络和遗传算法的赤潮预报模型,根据已有的海洋水质监测数据,运用统计学和人工智能的方法对赤潮预报进行了实际尝试。并将预测效果与传统的回归分析以及基于Fisher 判别准则的判别分析进行了比较。结果证明,这种方法在赤潮预测预报方面有一定的应用价值。 相似文献