基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的铝电解电流效率预测模型
方小燕1
姚立忠2
罗海军3
张玉泽1
易军4
1.重庆科技大学电子与电气工程学院,重庆 4013312.重庆师范大学物理与电子工程学院,重庆 4013313.重庆师范大学物理与电子工程学院,重庆 401331;重庆国家应用数学中心,重庆 4013314.重庆科技大学计算机科学与工程学院,重庆 401331
摘要：针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无迹卡尔曼滤波在线更新神经网络的权值和阈值;然后,在双层无迹卡尔曼滤波神经网络的状态变量均方误差中引入约束调节参数;同时,采用梯度下降法自适应调整比例调节参数,将其均方误差约束至较小的范围内,以此来削弱滤波递归计算过程中误差累积对模型的影响;最后,通过铝电解电流效率预测,验证了本文所提方法具有较高的精确度和稳定性.
关键词：铝电解自适应建模双层无迹卡尔曼滤波人工神经网络电流效率
论文发表日期：2025-03-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 579-589 )
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