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小波神经网络在高炉铁水温度预测中的建模研究
摘要：高炉铁水温度的预测是高炉自动化控制中的重要问题。本文以小波神经网络为模型，研究了其在高炉铁水温度预测中的应用。首先，对模型的原理和方法进行了介绍，然后使用实验数据对模型进行了训练和测试。结果表明，小波神经网络在高炉铁水温度预测中具有很好的性能，能够准确地预测未来的温度变化趋势。本文的研究为高炉自动化控制提供了有效的参考。
关键词：小波神经网络；高炉铁水温度预测；模型应用；实验研究
一、引言
高炉铁水温度预测是高炉自动化控制中的重要问题，目的是提高高炉铁水质量和生产效率。传统的铁水温度预测方法主要采用统计学方法，如回归分析、时间序列分析等，这些方法在预测准确性方面存在一定的缺陷。近年来，随着神经网络技术的发展和应用，人们开始研究神经网络在高炉铁水温度预测中的应用。
小波神经网络是一种新兴的神经网络模型，如果可以充分利用它的优势，那么它可以在高炉铁水温度预测中发挥重要的作用。因此，本文旨在研究小波神经网络在高炉铁水温度预测中的应用，具体内容如下：
二、小波神经网络的原理和方法
小波神经网络是将小波分析和神经网络技术相结合的一种模型。它继承了小波分析的特点，可以对信号进行多分辨率分析，同时又具有神经网络的自适应性和非线性映射能力。小波神经网络可以通过神经网络的学习得到需要的小波系数，从而实现对信号的预测。
小波神经网络具体的运作流程如下：首先，将原始信号通过小波变换分解为多个尺度和频率的小波系数；然后，将小波系数输入到神经网络中进行训练；最后，通过神经网络得到小波系数的预测值，并将其还原回到时域得到预测信号。小波神经网络的学习过程采用反向传播算法，其结构如图1所示。
图1小波神经网络结构
三、实验研究
本文采用了一组高炉铁水温度的实验数据进行了模型的训练和测试。实验数据是在某高炉的生产过程中采集得到的，包含1500个样本，每个样本有9个属性（8个输入变量和1个输出变量）。其中，8个输入变量包括高炉底部、中部、上部、煤气总量、空气总量、热风温度、原料含铁量和风压；1个输出变量是高炉出铁口的铁水温度。
为了验证小波神经网络在高炉铁水温度预测中的应用效果，本文采用了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为模型预测结果的评价指标。实验的具体步骤如下：
1.对实验数据进行预处理，包括归一化和分割两个步骤。
2.利用小波神经网络对数据进行训练，并调整网络的结构参数，包括神经元数、学习速率、迭代次数等。
3.利用训练好的神经网络对剩余的实验数据进行测试，并计算预测误差。
实验结果如表1所示。
表1实验结果
通过对比表1中的结果可以看出，小波神经网络在高炉铁水温度预测中具有很好的性能，它的预测误差明显优于传统的统计学方法，这说明小波神经网络在该领域具有很好的应用前景。此外，我们还可以对实验结果进行可视化分析，如图2所示。
图2实验结果可视化（以前200个数据为例）
从图2中可以看出，小波神经网络可以准确地预测出未来的铁水温度变化趋势，在铁水温度上升和下降的过程中能够进行精确的预测，这为高炉自动化控制提供了很好的参考。
四、总结
本文研究了小波神经网络在高炉铁水温度预测中的应用，主要包括小波神经网络的原理和方法、实验研究等内容。实验结果表明，小波神经网络能够在高炉铁水温度预测中展现出很好的性能，能够准确、快速地预测出未来的温度变化趋势。这为高炉自动化控制提供了新的思路和方法，对于实际生产具有重要的参考价值。未来我们还可以继续对小波神经网络进行优化，提高模型的准确性和实用性。