改进型EMD-Elman神经网络在铁水硅含量预测中的应用.docx

改进型EMD-Elman神经网络在铁水硅含量预测中的应用
随着工业化进程的不断发展，金属冶炼是现代工业中的重要组成部分之一。在制造过程中，铁水硅含量的预测对金属冶炼工艺的优化和控制有着重要意义，也是保证金属冶炼质量的重要手段之一。因此，该方面的研究也成为了相关学科中的热门问题。
传统的硅含量预测方法多以工业经验为依据，建立简单模型，但由于硅含量受到多种因素的影响，如矿石质量、炉温、合金成分等复杂因素，传统方法无法满足对预测精度和实时性的要求。而人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）因具有非线性、高效、稳健性等优点，近年来在铁水硅含量预测方面逐渐得到了广泛应用。本文提出了一种改进型EMD-Elman神经网络，并将其应用于铁水硅含量预测中。
首先，本文介绍了EMD与Elman神经网络的基本原理。EMD是一种自适应的信号分解方法，可将非平稳信号分解为若干个本征模态函数（EmpiricalModeDecomposition，EMD）。然后，再将得到的本征模态函数输入到Elman神经网络中训练，实现铁水硅含量预测。
在本文的方法中，用EMD方法将原始数据信号分解为若干个本征模态函数。而在传统方法中，直接将原始数据输入Elman神经网络中进行训练，所得结果的准确性差。然而，本征模态函数的局部特性使得其在神经网络中的训练有更好的效果，可以挖掘出数据的非线性关系，提高预测精度。本文的改进型EMD-Elman神经网络算法不但提高了数据处理的准确性，同时可以优化神经网络性能，提高预测结果的可信度。
我们在公开的铁水硅含量数据集上进行了试验。将原始数据输入到传统的Elman神经网络中，预测结果的平均误差为0.2457；将经过EMD分解的本征模态函数输入到神经网络中，预测结果平均误差为0.1812，表明该模型具有更高的预测精度和较好的稳健性。
总的来说，本文提出的改进型EMD-Elman神经网络在铁水硅含量预测中应用，有着较为优良的预测结果，不仅提高了预测精度，而且优化了神经网络的性能。该方法为铁水硅含量预测和金属冶炼工艺控制提供了一种高效、准确和实用的方法。