针对钢铁企业氧气管网运行过程中因用氧不均衡,造成管网压力波动,易导致氧气放散的问题,基于ARIMA-NN(时间序列-神经网络)的预测方法,将时间序列理论与神经网络理论相结合,建立短时段预测和长时段预测的模型,综合氧气管网的特征与实际系统中的氧气动态调度,将通过氧气管网系统获得的氧气压力和流量数据作为预测的根据对模型进行训练。仿真结果表明,预测模型精度高,能有效预测氧气管网压力。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
