基于ELM的合成氨造氣爐建模方法及應(yīng)用研究一、引言1.1研究背景與意義合成氨作為一種重要的無機化工產(chǎn)品，在國民經(jīng)濟中占據(jù)著舉足輕重的地位。氨是氮肥工業(yè)的基礎(chǔ)，對保障全球糧食安全起著關(guān)鍵作用。據(jù)統(tǒng)計，化肥對世界糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)率超過40%，全球每年生產(chǎn)的氮肥約1.2億噸，合成氨工業(yè)為人體提供了50%的氮元素。若沒有合成氨技術(shù)，世界上近一半的人口將面臨生存危機。此外，氨還廣泛應(yīng)用于化纖、塑料、制藥等領(lǐng)域，是眾多工業(yè)產(chǎn)品不可或缺的原料。合成氨的生產(chǎn)過程涉及多個復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)和物理過程，其中造氣爐是制取合成氨原料氣的關(guān)鍵設(shè)備。造氣爐的運行狀況直接影響合成氨的產(chǎn)量、質(zhì)量和生產(chǎn)成本。造氣生產(chǎn)是一個復(fù)雜、時變、非線性、多變量耦合的過程，伴有高溫、易燃、易爆、有毒等介質(zhì)，爐內(nèi)各種參數(shù)難以精確測量。傳統(tǒng)的造氣爐操作主要依賴人工經(jīng)驗，存在著生產(chǎn)效率低、能耗高、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等問題。隨著市場競爭的日益激烈，合成氨企業(yè)迫切需要提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量，以增強自身的競爭力。建立準(zhǔn)確的造氣爐模型是優(yōu)化合成氨生產(chǎn)過程的關(guān)鍵。通過模型可以深入了解造氣爐內(nèi)的反應(yīng)機理和參數(shù)變化規(guī)律，為生產(chǎn)操作提供科學(xué)依據(jù)。傳統(tǒng)的建模方法，如機理建模和經(jīng)驗建模，存在著一定的局限性。機理建模需要對造氣爐內(nèi)的化學(xué)反應(yīng)和物理過程有深入的了解，模型建立過程復(fù)雜，且難以考慮到實際生產(chǎn)中的各種復(fù)雜因素；經(jīng)驗建模則依賴于大量的實驗數(shù)據(jù)，模型的通用性和適應(yīng)性較差。極限學(xué)習(xí)機（ELM）作為一種新型的機器學(xué)習(xí)算法，具有學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強、精度高等優(yōu)點，在眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。將ELM應(yīng)用于造氣爐建模，可以充分利用其優(yōu)勢，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。通過ELM算法對與造氣爐氣化層溫度密切相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可以建立起高精度的氣化層溫度預(yù)測模型，實現(xiàn)對氣化層溫度的實時監(jiān)控和優(yōu)化控制，從而提高造氣爐的運行效率，降低生產(chǎn)成本，提升合成氨的產(chǎn)量和質(zhì)量?；贓LM的合成氨造氣爐建模方法研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在合成氨造氣爐建模方面，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究工作。早期的研究主要集中在基于機理的建模方法上，通過對造氣爐內(nèi)的化學(xué)反應(yīng)和物理過程進(jìn)行深入分析，建立數(shù)學(xué)模型來描述造氣爐的運行特性。例如，一些研究通過對固定床間歇氣化過程的反應(yīng)動力學(xué)進(jìn)行研究，建立了詳細(xì)的機理模型，能夠較好地描述氣化過程中的物質(zhì)轉(zhuǎn)化和能量傳遞。然而，這種方法需要對反應(yīng)機理有深入的了解，且模型參數(shù)的確定較為困難，計算復(fù)雜度高，難以應(yīng)用于實際生產(chǎn)中的實時控制。隨著計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)處理能力的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法逐漸成為研究熱點。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其強大的非線性映射能力，在造氣爐建模中得到了廣泛應(yīng)用。如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，從而建立起輸入與輸出之間的關(guān)系模型。有研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對造氣爐的氣化層溫度進(jìn)行建模預(yù)測，取得了一定的效果，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在訓(xùn)練速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等問題。支持向量機（SVM）也被應(yīng)用于造氣爐建模。SVM基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，在小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。有學(xué)者利用SVM對造氣爐的工況進(jìn)行分類和預(yù)測，提高了模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。但SVM的核函數(shù)選擇和參數(shù)調(diào)整較為復(fù)雜，對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力有限。在ELM算法的研究及應(yīng)用方面，近年來ELM在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的優(yōu)勢。在時間序列預(yù)測領(lǐng)域，ELM憑借其快速訓(xùn)練速度和良好的泛化性能，被廣泛應(yīng)用于金融時間序列預(yù)測、氣象時間序列預(yù)測、能源時間序列預(yù)測等。例如在電力負(fù)荷預(yù)測中，ELM能夠有效捕捉電力負(fù)荷的周期性和趨勢性特征，為電力調(diào)度提供準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。在圖像識別領(lǐng)域，ELM也取得了不錯的成果，能夠快速準(zhǔn)確地對圖像進(jìn)行分類和識別。然而，將ELM應(yīng)用于合成氨造氣爐建模的研究還相對較少。已有的研究主要集中在利用ELM建立氣化層溫度預(yù)測模型，通過采集與氣化層溫度密切相關(guān)的熱工參數(shù)作為輸入變量，如爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量等，利用ELM的快速學(xué)習(xí)能力和良好的泛化性能，對氣化層溫度進(jìn)行建模預(yù)測。但目前的研究還存在一些不足之處，一方面，對于輸入變量的選擇和優(yōu)化還缺乏深入的研究，如何從眾多的熱工參數(shù)中選擇最能反映氣化層溫度變化的關(guān)鍵變量，以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，是需要進(jìn)一步解決的問題。另一方面，ELM算法本身的參數(shù)選擇對模型性能也有較大影響，如隱含層節(jié)點數(shù)、輸入權(quán)重和偏置等參數(shù)的選擇，目前還缺乏有效的方法，大多是通過經(jīng)驗或試錯法來確定，這在一定程度上限制了ELM模型的性能發(fā)揮。此外，在實際生產(chǎn)中，造氣爐的運行工況復(fù)雜多變，存在噪聲干擾、數(shù)據(jù)缺失等問題，如何提高ELM模型在復(fù)雜工況下的魯棒性和適應(yīng)性，也是亟待解決的問題。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容造氣爐熱工參數(shù)提取及處理：深入合成氨生產(chǎn)現(xiàn)場，借助先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，精確收集造氣爐運行過程中的各類熱工參數(shù)，如爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量、煤氣成分等。由于實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)中往往存在噪聲、缺失值和異常值，這些問題會嚴(yán)重影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)去除錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，利用插值法填補缺失值，通過統(tǒng)計分析方法識別并處理異常值。運用主成分分析（PCA）等降維算法，對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，去除冗余信息，提取關(guān)鍵特征，降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，提高模型訓(xùn)練的效率和準(zhǔn)確性?；贓LM的造氣爐建模：依據(jù)造氣爐的工作原理和收集到的熱工參數(shù)，確定合適的輸入變量和輸出變量。將與氣化層溫度密切相關(guān)的熱工參數(shù)作為輸入變量，如爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量等，將氣化層溫度作為輸出變量。隨機初始化ELM模型的輸入權(quán)重和偏置，采用最小二乘法等方法解析求解輸出權(quán)重，建立ELM模型。通過大量的實驗和數(shù)據(jù)分析，研究隱含層節(jié)點數(shù)、輸入權(quán)重和偏置等參數(shù)對模型性能的影響規(guī)律，利用交叉驗證等方法，確定最優(yōu)的模型參數(shù)，提高模型的泛化能力和預(yù)測精度。模型優(yōu)化與對比分析：針對ELM模型初始權(quán)值和閾值隨機選擇導(dǎo)致模型運算結(jié)果不穩(wěn)定的問題，運用遺傳算法（GA）、粒子群算法（PSO）、人工蜂群算法（ABC）、差分演化算法（DE）等智能優(yōu)化算法對ELM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。以均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等作為適應(yīng)度函數(shù)，通過優(yōu)化算法不斷調(diào)整ELM模型的參數(shù)，尋找最優(yōu)解，提高模型的性能。將優(yōu)化后的ELM模型與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行對比分析，從模型的訓(xùn)練時間、預(yù)測精度、泛化能力等多個方面進(jìn)行評估，驗證基于ELM的造氣爐建模方法的優(yōu)越性。1.3.2研究方法數(shù)據(jù)驅(qū)動法：數(shù)據(jù)驅(qū)動法是一種基于大量實際數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析的方法。在本研究中，通過采集造氣爐在不同工況下的熱工參數(shù)數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和建立ELM模型。這種方法能夠充分利用實際生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)信息，避免了對復(fù)雜機理的深入理解和假設(shè)，適用于處理非線性、多變量耦合的系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的機理建模方法相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動法不需要對系統(tǒng)的內(nèi)部機制有詳細(xì)的了解，而是通過數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系和規(guī)律。在合成氨造氣爐建模中，由于爐內(nèi)反應(yīng)復(fù)雜，難以用精確的數(shù)學(xué)方程描述，數(shù)據(jù)驅(qū)動法能夠有效地解決這一問題。實驗研究法：實驗研究法是通過設(shè)計和實施實驗來獲取數(shù)據(jù)和驗證假設(shè)的方法。在研究過程中，在合成氨生產(chǎn)現(xiàn)場進(jìn)行實驗，改變造氣爐的操作條件，如蒸汽流量、風(fēng)量、燃料種類等，觀察和記錄熱工參數(shù)的變化以及氣化層溫度的響應(yīng)。通過實驗數(shù)據(jù)來驗證和優(yōu)化所建立的ELM模型，分析不同操作條件對造氣爐性能的影響。實驗研究法能夠提供真實可靠的數(shù)據(jù)，為模型的建立和驗證提供有力支持，同時也有助于深入了解造氣爐的運行特性和規(guī)律。對比分析法：對比分析法是將不同的模型或方法進(jìn)行對比，以評估它們的性能和優(yōu)缺點的方法。在本研究中，將基于ELM的造氣爐模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)模型進(jìn)行對比。通過比較它們在相同數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練時間、預(yù)測精度、泛化能力等指標(biāo)，分析不同模型的性能差異，從而驗證ELM模型在造氣爐建模中的優(yōu)越性。對比分析法能夠直觀地展示不同模型的特點和適用范圍，為選擇最優(yōu)的建模方法提供依據(jù)。1.4研究創(chuàng)新點與技術(shù)路線1.4.1研究創(chuàng)新點數(shù)據(jù)處理與特征提取創(chuàng)新：在數(shù)據(jù)處理階段，綜合運用多種先進(jìn)技術(shù)對造氣爐熱工參數(shù)進(jìn)行處理。采用小波包降噪和中值濾波相結(jié)合的方法，有效去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。運用主成分分析（PCA）等降維算法，從大量的熱工參數(shù)中提取關(guān)鍵特征，減少數(shù)據(jù)維度，降低模型訓(xùn)練的復(fù)雜度，同時避免了因數(shù)據(jù)冗余導(dǎo)致的模型過擬合問題，提高了模型的泛化能力。建模方法創(chuàng)新：將極限學(xué)習(xí)機（ELM）應(yīng)用于合成氨造氣爐建模，充分發(fā)揮其學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強的優(yōu)勢。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法相比，ELM隨機初始化輸入權(quán)重和偏置，并解析求解輸出權(quán)重，避免了復(fù)雜的迭代訓(xùn)練過程，大大縮短了模型訓(xùn)練時間，能夠滿足合成氨生產(chǎn)過程實時監(jiān)控和優(yōu)化控制的需求。通過對ELM模型參數(shù)的深入研究，利用交叉驗證等方法確定最優(yōu)參數(shù)，提高了模型的預(yù)測精度，為造氣爐的優(yōu)化控制提供了更準(zhǔn)確的依據(jù)。模型優(yōu)化創(chuàng)新：針對ELM模型初始權(quán)值和閾值隨機選擇導(dǎo)致模型運算結(jié)果不穩(wěn)定的問題，引入多種智能優(yōu)化算法對ELM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。如遺傳算法（GA）、粒子群算法（PSO）、人工蜂群算法（ABC）、差分演化算法（DE）等，以均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等作為適應(yīng)度函數(shù)，通過優(yōu)化算法在參數(shù)空間中搜索最優(yōu)解，提高了ELM模型的穩(wěn)定性和預(yù)測性能。將優(yōu)化后的ELM模型與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行對比分析，驗證了優(yōu)化后ELM模型在造氣爐建模中的優(yōu)越性。1.4.2技術(shù)路線數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：深入合成氨生產(chǎn)現(xiàn)場，利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集造氣爐在不同工況下的熱工參數(shù)，包括爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量、煤氣成分等。對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，采用插值法填補缺失值。運用小波包降噪和中值濾波技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，提高數(shù)據(jù)的可靠性。通過主成分分析（PCA）等降維算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，提取關(guān)鍵特征，為后續(xù)的建模提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。模型建立與訓(xùn)練：根據(jù)造氣爐的工作原理和數(shù)據(jù)特點，確定ELM模型的輸入變量和輸出變量。將與氣化層溫度密切相關(guān)的熱工參數(shù)作為輸入變量，氣化層溫度作為輸出變量。隨機初始化ELM模型的輸入權(quán)重和偏置，采用最小二乘法等方法解析求解輸出權(quán)重，建立ELM模型。利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過調(diào)整隱含層節(jié)點數(shù)、輸入權(quán)重和偏置等參數(shù)，優(yōu)化模型的性能。模型優(yōu)化與驗證：運用遺傳算法（GA）、粒子群算法（PSO）、人工蜂群算法（ABC）、差分演化算法（DE）等智能優(yōu)化算法對ELM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，以均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等作為適應(yīng)度函數(shù)，尋找最優(yōu)的模型參數(shù)。利用測試數(shù)據(jù)集對優(yōu)化后的ELM模型進(jìn)行驗證，評估模型的預(yù)測精度、泛化能力等性能指標(biāo)。將優(yōu)化后的ELM模型與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行對比分析，從模型的訓(xùn)練時間、預(yù)測精度、泛化能力等多個方面進(jìn)行評估，驗證基于ELM的造氣爐建模方法的優(yōu)越性。模型應(yīng)用與推廣：將優(yōu)化后的ELM模型應(yīng)用于合成氨造氣爐的實際生產(chǎn)過程中，實現(xiàn)對氣化層溫度的實時監(jiān)控和優(yōu)化控制。根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果，及時調(diào)整造氣爐的操作參數(shù)，提高造氣爐的運行效率，降低生產(chǎn)成本，提升合成氨的產(chǎn)量和質(zhì)量。對模型的應(yīng)用效果進(jìn)行持續(xù)跟蹤和評估，不斷改進(jìn)和完善模型，為合成氨企業(yè)的生產(chǎn)提供可靠的技術(shù)支持，并將該建模方法推廣應(yīng)用到其他類似的工業(yè)生產(chǎn)過程中。二、合成氨造氣爐工藝及ELM算法原理2.1合成氨造氣爐工藝流程及反應(yīng)原理合成氨造氣爐的工藝流程主要包括原料處理、氣化反應(yīng)、煤氣凈化等環(huán)節(jié)。在原料處理階段，通常采用無煙塊煤或焦炭作為原料，首先對其進(jìn)行篩選和破碎，使其粒度符合造氣爐的要求，一般控制在30-100mm的塊狀。然后將處理后的原料通過加料裝置輸送至造氣爐內(nèi)。氣化反應(yīng)是造氣爐的核心環(huán)節(jié)，在固定床間歇氣化法中，該過程以無煙煤為原料，通過周期循環(huán)操作來實現(xiàn)。每個循環(huán)時間具體分為五個階段。在吹風(fēng)階段，時間約為37s，此階段主要是為了提高爐溫，為后續(xù)制氣作準(zhǔn)備。爐溫的高低直接取決于這一階段時間的長短，時間過長，爐溫過高；時間過短，爐溫偏低，都會對發(fā)氣量產(chǎn)生影響，一般工藝要求此階段的操作時間約為整個循環(huán)周期的18％左右。上吹加氮制氣階段，將水蒸汽和空氣同時加入，空氣的加入增加了氣體中的氮氣含量，是調(diào)節(jié)H2/N2的主要手段。但為了保證造氣爐的安全，該段時間最多不超過整個循環(huán)周期的26％。上吹制氣階段與上吹加氮制氣總時間為整個循環(huán)的32％，隨著上吹制氣的進(jìn)行，下部爐溫逐漸下降，為保證爐況和提高發(fā)氣量，在此階段蒸汽的流量最好能得以控制。下吹制氣階段，為了充分利用爐頂部高溫、提高發(fā)氣量，該階段至關(guān)重要，時間約占整個循環(huán)的40％左右。二次上吹階段，為確保生產(chǎn)安全，在造氣爐再度進(jìn)行吹風(fēng)升溫之前，須把下吹制氣時留在爐底及下部管道中的半水煤氣吹凈以防不測，這段時間約占7％左右。吹凈階段主要是回收上行煤氣管線及設(shè)備內(nèi)的半水煤氣，約占整個循環(huán)的3％，該階段由吹風(fēng)管路送風(fēng)，其時間的長短直接影響H2/N2。煤氣化反應(yīng)的化學(xué)原理較為復(fù)雜，涉及多個化學(xué)反應(yīng)。煤炭氣化時，必須具備氣化爐、氣化劑、供給熱量這三個條件，三者缺一不可。氣化過程發(fā)生的反應(yīng)包括煤的熱解、氣化和燃燒反應(yīng)。煤的熱解是指煤從固相變?yōu)闅?、固、液三相產(chǎn)物的過程。當(dāng)煤料的溫度高于100℃時，煤中的水分蒸發(fā)出；溫度升高到200℃以上時，煤中結(jié)合水釋出；高達(dá)350℃以上時，粘結(jié)性煤開始軟化，并進(jìn)一步形成粘稠的膠質(zhì)體（泥煤、褐煤等不發(fā)生此現(xiàn)象）；至400-500℃大部分煤氣和焦油析出，稱一次熱分解產(chǎn)物；在450-550℃，熱分解繼續(xù)進(jìn)行，殘留物逐漸變稠并固化形成半焦；高于550℃，半焦繼續(xù)分解，析出余下的揮發(fā)物（主要成分是氫氣），半焦失重同時進(jìn)行收縮，形成裂紋；溫度高于800℃，半焦體積縮小變硬形成多孔焦炭。煤的氣化和燃燒反應(yīng)則包括兩種反應(yīng)類型，即非均相氣－固反應(yīng)和均相的氣相反應(yīng)。主要的氣化反應(yīng)有碳與氧氣的燃燒反應(yīng)：C+O_{2}=CO_{2}，該反應(yīng)是強放熱反應(yīng)，為其他氣化反應(yīng)提供熱量；碳與二氧化碳的還原反應(yīng)：C+CO_{2}=2CO，這是一個吸熱反應(yīng)；碳與水蒸氣的反應(yīng)：C+H_{2}O=CO+H_{2}，也是吸熱反應(yīng)，生成的一氧化碳和氫氣是合成氨的重要原料氣；還有一氧化碳與水蒸氣的變換反應(yīng)：CO+H_{2}O=CO_{2}+H_{2}，該反應(yīng)可以調(diào)整煤氣中一氧化碳和氫氣的比例。這些反應(yīng)相互影響、相互制約，共同決定了造氣爐內(nèi)的氣化過程和煤氣的組成。2.2ELM算法原理及特點極限學(xué)習(xí)機（ELM）是一種基于單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SLFN）的機器學(xué)習(xí)算法，由黃廣斌等人于2006年提出。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法不同，ELM在訓(xùn)練過程中，輸入層到隱含層的權(quán)重和隱含層的偏置是隨機生成且在訓(xùn)練過程中無需調(diào)整，只需通過簡單的線性方程組求解來確定輸出層的權(quán)重，大大簡化了訓(xùn)練過程，提高了學(xué)習(xí)效率。ELM的基本原理基于單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)由輸入層、隱含層和輸出層組成。假設(shè)輸入層有n個神經(jīng)元，對應(yīng)n個輸入變量；隱含層有l(wèi)個神經(jīng)元；輸出層有m個神經(jīng)元，對應(yīng)m個輸出變量。輸入層與隱含層、隱含層與輸出層神經(jīng)元間全連接。設(shè)輸入層與隱含層間的連接權(quán)值為\omega_{ij}，其中i=1,2,\cdots,n，j=1,2,\cdots,l，表示輸入層第i個神經(jīng)元與隱含層第j個神經(jīng)元間的連接權(quán)值；隱含層與輸出層間的連接權(quán)值為\beta_{jk}，其中j=1,2,\cdots,l，k=1,2,\cdots,m，表示隱含層第j個神經(jīng)元與輸出層第k個神經(jīng)元間的連接權(quán)值。對于給定的N個訓(xùn)練樣本(x_{i},t_{i})，i=1,2,\cdots,N，其中x_{i}=[x_{i1},x_{i2},\cdots,x_{in}]^{T}是輸入向量，t_{i}=[t_{i1},t_{i2},\cdots,t_{im}]^{T}是目標(biāo)輸出向量。ELM的訓(xùn)練過程如下：首先，隨機初始化輸入層到隱含層的連接權(quán)重\omega_{ij}和隱含層的偏置b_{j}，j=1,2,\cdots,l。然后，計算隱含層的輸出h_{j}(x_{i})，對于不同的激活函數(shù)，h_{j}(x_{i})的計算方式不同。例如，當(dāng)激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)g(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}時，h_{j}(x_{i})=g(\omega_{j}^{T}x_{i}+b_{j})，其中\(zhòng)omega_{j}=[\omega_{1j},\omega_{2j},\cdots,\omega_{nj}]^{T}。隱含層的輸出矩陣H大小為N\timesl，其元素h_{ij}=h_{j}(x_{i})。最后，通過求解線性方程組H\beta=T來確定輸出層的權(quán)重\beta，其中T=[t_{1},t_{2},\cdots,t_{N}]^{T}是目標(biāo)輸出矩陣。在實際計算中，通常使用最小二乘法求解\beta=H^{+}T，其中H^{+}是H的Moore-Penrose廣義逆。ELM算法具有以下顯著特點：一是學(xué)習(xí)速度快。由于ELM只需隨機初始化輸入權(quán)重和偏置，然后通過簡單的矩陣運算求解輸出權(quán)重，避免了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜的迭代訓(xùn)練過程，大大縮短了訓(xùn)練時間。例如，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能需要數(shù)小時甚至數(shù)天的訓(xùn)練時間，而ELM可以在幾分鐘內(nèi)完成訓(xùn)練。二是泛化能力強。ELM通過隨機生成足夠多的隱藏層節(jié)點參數(shù)，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，從而具有較強的泛化能力，在測試集上能夠表現(xiàn)出較好的預(yù)測性能。三是避免局部最優(yōu)解。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致模型性能不佳。而ELM由于不需要迭代調(diào)整參數(shù)，不存在局部最優(yōu)解的問題，能夠更穩(wěn)定地找到全局最優(yōu)解。四是對樣本數(shù)據(jù)要求較低。ELM對訓(xùn)練樣本的數(shù)量和分布沒有嚴(yán)格要求，即使在樣本數(shù)據(jù)較少或分布不均勻的情況下，也能取得較好的建模效果。2.3ELM算法與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的比較ELM算法與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在訓(xùn)練速度、精度、抗干擾性等方面存在顯著差異。在訓(xùn)練速度方面，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法進(jìn)行權(quán)重和閾值的迭代調(diào)整，這一過程需要多次反向傳播計算誤差梯度，計算復(fù)雜度高，訓(xùn)練時間長。特別是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大或訓(xùn)練樣本數(shù)量較多時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間會大幅增加。例如，在處理一個具有100個輸入節(jié)點、50個隱含層節(jié)點和10個輸出節(jié)點，包含10000個訓(xùn)練樣本的模型時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能需要數(shù)小時甚至數(shù)天的訓(xùn)練時間。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中需要確定徑向基函數(shù)的中心、寬度等參數(shù)，通常采用聚類算法來確定這些參數(shù)，這也涉及到一定的計算量和迭代過程，訓(xùn)練速度相對較慢。而ELM算法通過隨機初始化輸入權(quán)重和偏置，并直接解析求解輸出權(quán)重，避免了復(fù)雜的迭代訓(xùn)練過程，大大提高了訓(xùn)練速度。同樣以上述模型為例，ELM算法可以在幾分鐘內(nèi)完成訓(xùn)練，其訓(xùn)練速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從精度角度來看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致其在某些情況下無法找到全局最優(yōu)的權(quán)重和閾值，從而影響模型的預(yù)測精度。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程對初始權(quán)重和閾值的選擇較為敏感，不同的初始值可能會導(dǎo)致不同的訓(xùn)練結(jié)果和預(yù)測精度。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度在很大程度上依賴于徑向基函數(shù)參數(shù)的選擇，若參數(shù)選擇不當(dāng)，容易出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象，影響模型的精度。ELM算法通過隨機生成足夠多的隱藏層節(jié)點參數(shù)，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，在理論上具有較強的泛化能力，能夠在一定程度上避免過擬合問題，從而在測試集上表現(xiàn)出較好的預(yù)測精度。然而，ELM算法的精度也受到隱含層節(jié)點數(shù)等參數(shù)的影響，若節(jié)點數(shù)選擇不合適，可能會導(dǎo)致模型性能下降。但總體而言，在合適的參數(shù)設(shè)置下，ELM算法在預(yù)測精度上能夠與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相媲美，甚至在某些情況下表現(xiàn)更優(yōu)。在抗干擾性方面，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在面對噪聲數(shù)據(jù)時，由于其訓(xùn)練過程的復(fù)雜性，容易受到噪聲的干擾，導(dǎo)致模型的性能下降。例如，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在10%的噪聲時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度可能會下降20%-30%。ELM算法由于其訓(xùn)練過程簡單，對噪聲的敏感性相對較低，具有一定的抗干擾能力。在相同的噪聲環(huán)境下，ELM算法的預(yù)測精度下降幅度可能在10%-20%之間。這是因為ELM算法通過隨機初始化權(quán)重和偏置，能夠在一定程度上分散噪聲的影響，同時其快速的訓(xùn)練過程也減少了噪聲對模型訓(xùn)練的累積影響。三、基于ELM的合成氨造氣爐建模過程3.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)采集是基于ELM的合成氨造氣爐建模的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，其準(zhǔn)確性和完整性直接影響模型的質(zhì)量。在實際生產(chǎn)中，造氣爐配備了一系列高精度的傳感器，用于實時監(jiān)測造氣爐的運行狀態(tài)。溫度傳感器采用熱電偶或熱電阻，能夠精確測量爐上溫度、爐下溫度、氣化層溫度等關(guān)鍵溫度參數(shù)，其測量精度可達(dá)±0.5℃。壓力傳感器則選用電容式或壓阻式傳感器，用于監(jiān)測爐內(nèi)壓力、蒸汽壓力、煤氣壓力等，測量精度可達(dá)±0.01MPa。流量傳感器包括電磁流量計、渦街流量計等，用于測量蒸汽流量、風(fēng)量、煤氣流量等，測量精度可達(dá)±1%。這些傳感器將采集到的模擬信號通過信號調(diào)理電路轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并傳輸至控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊?？刂葡到y(tǒng)采用分布式控制系統(tǒng)（DCS）或可編程邏輯控制器（PLC），能夠?qū)崟r采集和存儲傳感器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集頻率根據(jù)實際需求進(jìn)行設(shè)置，一般為1-5分鐘一次，以確保能夠捕捉到造氣爐運行參數(shù)的動態(tài)變化。同時，控制系統(tǒng)還具備數(shù)據(jù)顯示、報警等功能，方便操作人員實時監(jiān)控造氣爐的運行狀態(tài)。采集到的數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值和異常值等問題，這些問題會嚴(yán)重影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理的第一步，主要是去除數(shù)據(jù)中的錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)。通過編寫數(shù)據(jù)清洗程序，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行逐一檢查，識別并刪除那些明顯錯誤的數(shù)據(jù)，如溫度值超出合理范圍、壓力值為負(fù)數(shù)等。同時，利用數(shù)據(jù)去重算法，去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，以保證數(shù)據(jù)的唯一性和準(zhǔn)確性。對于數(shù)據(jù)中的缺失值，采用插值法進(jìn)行填補。常用的插值方法有線性插值、拉格朗日插值、樣條插值等。以線性插值為例，假設(shè)在時間序列中，某一時刻的溫度值缺失，通過該時刻前后兩個相鄰時刻的溫度值，利用線性插值公式y(tǒng)=y_1+\frac{(y_2-y_1)(x-x_1)}{x_2-x_1}（其中x為缺失值對應(yīng)的時間點，x_1和x_2為相鄰時間點，y_1和y_2為對應(yīng)的溫度值）計算出缺失的溫度值。拉格朗日插值則是利用多個已知數(shù)據(jù)點構(gòu)建多項式來進(jìn)行插值，能夠更好地擬合數(shù)據(jù)的變化趨勢。樣條插值通過構(gòu)建分段光滑的樣條函數(shù)來進(jìn)行插值，在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時具有更高的精度。異常值處理采用統(tǒng)計分析方法，如3σ準(zhǔn)則。對于服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)點與均值的偏差超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則將其視為異常值。假設(shè)某一蒸汽流量數(shù)據(jù)的均值為\mu，標(biāo)準(zhǔn)差為\sigma，當(dāng)某一數(shù)據(jù)點x滿足\vertx-\mu\vert\gt3\sigma時，可對該數(shù)據(jù)點進(jìn)行修正或刪除。在實際應(yīng)用中，也可結(jié)合數(shù)據(jù)的物理意義和實際生產(chǎn)情況進(jìn)行判斷，避免誤判正常數(shù)據(jù)為異常值。歸一化是預(yù)處理的重要步驟，它能夠?qū)⒉煌烤V的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的尺度，提高模型的訓(xùn)練效率和精度。采用最小-最大歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。對于數(shù)據(jù)集中的某一特征x，其歸一化公式為x'=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x_{min}和x_{max}分別為該特征的最小值和最大值。以爐上溫度為例，假設(shè)其最小值為800a??，最大值為1200a??，當(dāng)某一爐上溫度值為1000a??時，經(jīng)過歸一化后的值為\frac{1000-800}{1200-800}=0.5。歸一化能夠使模型在訓(xùn)練過程中更快地收斂，避免因數(shù)據(jù)尺度差異較大而導(dǎo)致的訓(xùn)練困難問題，同時也有助于提高模型的泛化能力。3.2特征選擇與提取在合成氨造氣爐建模中，準(zhǔn)確選擇和提取關(guān)鍵特征變量是建立有效模型的關(guān)鍵步驟。造氣爐的運行受到眾多因素的綜合影響，這些因素相互關(guān)聯(lián)、相互作用，共同決定了造氣爐的性能和氣化層溫度的變化。通過對合成氨生產(chǎn)工藝的深入研究和實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量、煤氣成分等熱工參數(shù)與氣化層溫度密切相關(guān)。爐上溫度能夠反映造氣爐上部的熱量分布情況，當(dāng)爐上溫度升高時，可能意味著氣化反應(yīng)更為劇烈，熱量向上傳遞增多，從而對氣化層溫度產(chǎn)生影響。爐下溫度則體現(xiàn)了造氣爐下部的溫度狀態(tài)，其變化反映了下部氣化反應(yīng)和熱量傳遞的變化，對氣化層溫度有著直接或間接的影響。蒸汽流量在氣化反應(yīng)中起著重要作用，它參與了碳與水蒸氣的反應(yīng)，蒸汽流量的改變會影響反應(yīng)的速率和方向，進(jìn)而影響氣化層溫度。風(fēng)量的大小決定了氧氣的供給量，氧氣是燃燒反應(yīng)的關(guān)鍵因素，風(fēng)量的變化會改變?nèi)紵磻?yīng)的強度，為其他氣化反應(yīng)提供不同的熱量，從而對氣化層溫度產(chǎn)生顯著影響。煤氣成分如一氧化碳、氫氣、二氧化碳等的含量，是氣化反應(yīng)的產(chǎn)物，它們的變化反映了氣化反應(yīng)的進(jìn)行程度和平衡狀態(tài)，與氣化層溫度密切相關(guān)。為了篩選出關(guān)鍵特征變量，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法對各熱工參數(shù)與氣化層溫度進(jìn)行相關(guān)性分析。皮爾遜相關(guān)系數(shù)是一種用于衡量兩個變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計指標(biāo)，其取值范圍在-1到1之間。當(dāng)相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近1時，說明兩個變量之間的線性相關(guān)性越強；當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近0時，說明兩個變量之間幾乎不存在線性相關(guān)性。對收集到的造氣爐熱工參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，得到各參數(shù)與氣化層溫度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。假設(shè)爐上溫度與氣化層溫度的相關(guān)系數(shù)為0.8，表明爐上溫度與氣化層溫度之間存在較強的正線性相關(guān)關(guān)系，即爐上溫度升高，氣化層溫度也傾向于升高。而某一輔助參數(shù)與氣化層溫度的相關(guān)系數(shù)為0.1，則說明該輔助參數(shù)與氣化層溫度的線性相關(guān)性較弱，對氣化層溫度的影響較小，在特征選擇時可考慮將其排除。通過設(shè)定合適的相關(guān)系數(shù)閾值，如0.5，篩選出與氣化層溫度相關(guān)性較強的熱工參數(shù)作為關(guān)鍵特征變量，這些變量能夠更有效地反映氣化層溫度的變化，為后續(xù)的建模提供更有價值的信息。主成分分析（PCA）是一種常用的數(shù)據(jù)降維方法，它能夠?qū)⒍鄠€相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合變量，即主成分。這些主成分能夠最大限度地保留原始數(shù)據(jù)的信息，同時降低數(shù)據(jù)的維度，減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。在本研究中，對篩選出的關(guān)鍵特征變量進(jìn)行PCA分析。假設(shè)原始數(shù)據(jù)集中有n個樣本，每個樣本包含m個關(guān)鍵特征變量，將這些數(shù)據(jù)組成一個n×m的矩陣X。首先，對矩陣X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其均值為0，方差為1，以消除不同變量量綱的影響。然后，計算標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣C，協(xié)方差矩陣反映了各個變量之間的協(xié)方差關(guān)系。接著，求解協(xié)方差矩陣C的特征值和特征向量，特征值表示主成分對數(shù)據(jù)方差的貢獻(xiàn)程度，特征向量則確定了主成分的方向。根據(jù)特征值的大小，對主成分進(jìn)行排序。通常選擇累計貢獻(xiàn)率達(dá)到一定閾值（如85%）的前k個主成分作為最終的特征。例如，前三個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到了88%，則選擇這三個主成分作為提取的特征。這些主成分不僅包含了原始數(shù)據(jù)的主要信息，而且由于它們之間互不相關(guān)，避免了信息的冗余，能夠更有效地用于ELM模型的訓(xùn)練，提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。通過PCA分析，將高維的關(guān)鍵特征變量轉(zhuǎn)換為低維的主成分，在保留數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息的同時，降低了數(shù)據(jù)的維度，為基于ELM的合成氨造氣爐建模提供了更簡潔、有效的輸入數(shù)據(jù)。3.3ELM模型構(gòu)建與訓(xùn)練在確定了數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取方法后，開始構(gòu)建基于極限學(xué)習(xí)機（ELM）的合成氨造氣爐模型。模型結(jié)構(gòu)的確定是構(gòu)建過程中的關(guān)鍵步驟，它直接影響模型的性能和泛化能力。ELM模型的結(jié)構(gòu)主要包括輸入層、隱含層和輸出層。輸入層節(jié)點數(shù)根據(jù)所選取的關(guān)鍵特征變量數(shù)量來確定。經(jīng)過前面的特征選擇與提取步驟，篩選出了與氣化層溫度密切相關(guān)的爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量、煤氣成分等熱工參數(shù)作為關(guān)鍵特征變量，假設(shè)共確定了n個關(guān)鍵特征變量，則輸入層節(jié)點數(shù)為n。輸出層節(jié)點數(shù)對應(yīng)模型的預(yù)測目標(biāo)，在本研究中，目標(biāo)是預(yù)測氣化層溫度，所以輸出層節(jié)點數(shù)為1。隱含層節(jié)點數(shù)的確定較為復(fù)雜，它對ELM模型的性能有著重要影響。隱含層節(jié)點數(shù)過少，模型可能無法充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和規(guī)律，導(dǎo)致欠擬合，使模型的預(yù)測精度較低；而隱含層節(jié)點數(shù)過多，模型會學(xué)習(xí)到過多的細(xì)節(jié)，包括噪聲和冗余信息，從而出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，雖然在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上的泛化能力較差。為了確定合適的隱含層節(jié)點數(shù)，采用交叉驗證的方法。通過大量的實驗和數(shù)據(jù)分析，逐步調(diào)整隱含層節(jié)點數(shù)，觀察模型在交叉驗證集上的性能表現(xiàn)，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等指標(biāo)。假設(shè)從10個隱含層節(jié)點開始，每次增加10個節(jié)點進(jìn)行實驗，當(dāng)隱含層節(jié)點數(shù)為50時，模型在交叉驗證集上的RMSE達(dá)到最小值，MAE也處于較低水平，此時可以初步確定隱含層節(jié)點數(shù)為50。在實際應(yīng)用中，還需根據(jù)具體情況進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和調(diào)整。確定模型結(jié)構(gòu)后，進(jìn)行ELM模型的訓(xùn)練。ELM模型的訓(xùn)練過程相對簡單高效，首先隨機初始化輸入層到隱含層的權(quán)重\omega_{ij}和隱含層的偏置b_{j}。權(quán)重\omega_{ij}和偏置b_{j}的取值范圍通常在[-1,1]之間，通過隨機數(shù)生成器來確定其具體值。例如，使用Matlab中的rand函數(shù)生成隨機數(shù)，將其作為初始權(quán)重和偏置。然后，根據(jù)選定的激活函數(shù)計算隱含層的輸出。常見的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)、徑向基函數(shù)（RBF）等。以Sigmoid函數(shù)g(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}為例，隱含層第j個神經(jīng)元對輸入樣本x_{i}的輸出h_{j}(x_{i})=g(\omega_{j}^{T}x_{i}+b_{j})，其中\(zhòng)omega_{j}=[\omega_{1j},\omega_{2j},\cdots,\omega_{nj}]^{T}。計算得到隱含層的輸出矩陣H，其大小為N\timesl，其中N為訓(xùn)練樣本數(shù)量，l為隱含層節(jié)點數(shù)。最后，通過最小二乘法求解輸出層的權(quán)重\beta，即\beta=H^{+}T，其中H^{+}是H的Moore-Penrose廣義逆，T是目標(biāo)輸出矩陣，包含了訓(xùn)練樣本對應(yīng)的氣化層溫度實際值。在訓(xùn)練過程中，使用經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)具有代表性，能夠涵蓋造氣爐在不同工況下的運行狀態(tài)。通過不斷調(diào)整模型的參數(shù)，如隱含層節(jié)點數(shù)、輸入權(quán)重和偏置等，觀察模型在訓(xùn)練集上的性能指標(biāo)變化，直到模型達(dá)到較好的訓(xùn)練效果。例如，在訓(xùn)練過程中，每隔一定的訓(xùn)練步數(shù)，計算模型在訓(xùn)練集上的RMSE和MAE，當(dāng)RMSE和MAE在連續(xù)多個訓(xùn)練步數(shù)中變化較小，趨于穩(wěn)定時，認(rèn)為模型已經(jīng)收斂，訓(xùn)練完成。通過以上步驟，成功構(gòu)建并訓(xùn)練了基于ELM的合成氨造氣爐模型，為后續(xù)的模型優(yōu)化和預(yù)測分析奠定了基礎(chǔ)。3.4模型參數(shù)優(yōu)化雖然ELM算法具有學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強等優(yōu)點，但由于其初始權(quán)值和閾值是隨機選擇的，這可能導(dǎo)致模型的運算結(jié)果存在一定的不穩(wěn)定性，影響模型的預(yù)測精度和可靠性。為了克服這一問題，采用遺傳算法（GA）、粒子群算法（PSO）等智能優(yōu)化算法對ELM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，以提升模型的性能。遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳變異原理的全局優(yōu)化算法。在對ELM模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化時，將ELM模型的輸入權(quán)重和隱含層閾值進(jìn)行編碼，形成染色體。假設(shè)ELM模型有n個輸入節(jié)點和l個隱含層節(jié)點，那么輸入權(quán)重的數(shù)量為n\timesl，隱含層閾值的數(shù)量為l，將這些權(quán)重和閾值按照一定的順序排列，組成一個長度為n\timesl+l的染色體。隨機生成初始種群，種群規(guī)模根據(jù)實際情況確定，一般在幾十到幾百之間。計算每個個體的適應(yīng)度，適應(yīng)度函數(shù)采用均方根誤差（RMSE），RMSE能有效衡量預(yù)測值與真實值之間的偏差程度，其計算公式為RMSE=\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}}，其中N為樣本數(shù)量，y_{i}為真實值，\hat{y}_{i}為預(yù)測值。RMSE值越小，說明模型的預(yù)測精度越高，對應(yīng)的個體適應(yīng)度越好。通過選擇、交叉和變異等遺傳操作，產(chǎn)生新的種群。選擇操作采用輪盤賭選擇法，根據(jù)個體的適應(yīng)度計算其被選擇的概率，適應(yīng)度越高的個體被選擇的概率越大。交叉操作按照一定的交叉概率（如0.8）對選擇的個體進(jìn)行基因交換，以產(chǎn)生新的個體，增加種群的多樣性。變異操作則以較小的變異概率（如0.01）對個體的基因進(jìn)行隨機改變，防止算法陷入局部最優(yōu)。不斷迭代上述過程，直到滿足終止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度不再明顯改善，此時得到的最優(yōu)個體對應(yīng)的參數(shù)即為優(yōu)化后的ELM模型參數(shù)。粒子群算法是一種模擬鳥群覓食行為的群體智能優(yōu)化算法。在PSO算法中，每個粒子代表ELM模型的一組參數(shù)，包括輸入權(quán)重和隱含層閾值。粒子在解空間中飛行，通過不斷調(diào)整自己的位置和速度來尋找最優(yōu)解。每個粒子都有一個適應(yīng)度值，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)（同樣采用RMSE）來評估粒子的優(yōu)劣。粒子的速度和位置更新公式如下：v_{i}^{k+1}=w\timesv_{i}^{k}+c_{1}\timesr_{1}\times(p_{i}^{k}-x_{i}^{k})+c_{2}\timesr_{2}\times(g^{k}-x_{i}^{k})x_{i}^{k+1}=x_{i}^{k}+v_{i}^{k+1}其中，v_{i}^{k}和x_{i}^{k}分別表示第i個粒子在第k次迭代時的速度和位置；w為慣性權(quán)重，用于平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力，一般在迭代過程中從0.9線性遞減到0.2；c_{1}和c_{2}為學(xué)習(xí)因子，通常取值為1.5左右，分別表示粒子向自身歷史最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置學(xué)習(xí)的步長；r_{1}和r_{2}是在[0,1]之間的隨機數(shù)；p_{i}^{k}是第i個粒子的歷史最優(yōu)位置，g^{k}是整個粒子群的全局最優(yōu)位置。算法開始時，隨機初始化粒子的位置和速度，計算每個粒子的適應(yīng)度值，確定初始的個體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置。在迭代過程中，根據(jù)上述公式不斷更新粒子的速度和位置，重新計算適應(yīng)度值，并更新個體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置。當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿足其他終止條件時，輸出全局最優(yōu)位置對應(yīng)的參數(shù)，作為優(yōu)化后的ELM模型參數(shù)。通過遺傳算法和粒子群算法對ELM模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，可以有效地提高模型的穩(wěn)定性和預(yù)測精度。在實際應(yīng)用中，對比優(yōu)化前后的ELM模型性能，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的模型在均方根誤差、平均絕對誤差等指標(biāo)上有明顯改善，能夠更好地滿足合成氨造氣爐建模的需求。四、模型驗證與分析4.1驗證指標(biāo)與方法為了全面、準(zhǔn)確地評估基于ELM的合成氨造氣爐模型的性能，選取了準(zhǔn)確率、均方誤差（MSE）、決定系數(shù)（R^{2}）等作為關(guān)鍵驗證指標(biāo)。準(zhǔn)確率用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與實際值的相符程度，其計算公式為：Accuracy=\frac{?-￡???é￠??μ?????

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·?????°}\times100\%，準(zhǔn)確率越高，表明模型的預(yù)測結(jié)果越接近實際情況。均方誤差能夠量化預(yù)測值與實際值之間的平均誤差平方，它對預(yù)測值與真實值之間的偏差更為敏感，能夠更準(zhǔn)確地反映模型的預(yù)測精度。均方誤差的計算公式為：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為第i個樣本的實際值，\hat{y}_{i}為第i個樣本的預(yù)測值。MSE的值越小，說明模型預(yù)測值與實際值之間的誤差越小，模型的預(yù)測精度越高。決定系數(shù)用于評估模型對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，它反映了因變量的總變異中可以由自變量解釋的比例，取值范圍在0到1之間。其計算公式為：R^{2}=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y})^{2}}，其中\(zhòng)bar{y}為實際值的平均值。R^{2}越接近1，表明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好，即模型能夠解釋因變量的大部分變異，預(yù)測能力越強。在驗證方法上，采用交叉驗證和獨立測試集驗證相結(jié)合的方式。交叉驗證是一種常用的模型評估方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，通過在不同子集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，充分利用數(shù)據(jù)信息，減少因數(shù)據(jù)集劃分不合理導(dǎo)致的評估偏差。具體采用10折交叉驗證，將數(shù)據(jù)集隨機劃分為10個大小相近的子集，每次選取其中9個子集作為訓(xùn)練集，剩余1個子集作為驗證集，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和驗證，重復(fù)10次，最后將10次驗證的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能指標(biāo)。例如，在第一次交叉驗證中，將子集1作為驗證集，子集2-10作為訓(xùn)練集；在第二次交叉驗證中，將子集2作為驗證集，子集1和子集3-10作為訓(xùn)練集，以此類推。通過10折交叉驗證，可以更全面地評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能，提高評估結(jié)果的可靠性。獨立測試集驗證則是將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。首先利用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用驗證集對模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，最后將優(yōu)化后的模型應(yīng)用于測試集，通過計算模型在測試集上的準(zhǔn)確率、均方誤差、決定系數(shù)等指標(biāo)，評估模型的泛化能力和預(yù)測性能。例如，將數(shù)據(jù)集按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。在訓(xùn)練階段，利用訓(xùn)練集對ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練；在驗證階段，根據(jù)驗證集上的性能指標(biāo)，調(diào)整ELM模型的參數(shù)，如隱含層節(jié)點數(shù)、輸入權(quán)重和偏置等；在測試階段，將優(yōu)化后的ELM模型應(yīng)用于測試集，計算模型在測試集上的各項性能指標(biāo)，從而評估模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測能力。通過交叉驗證和獨立測試集驗證相結(jié)合的方法，可以更全面、準(zhǔn)確地評估基于ELM的合成氨造氣爐模型的性能，為模型的優(yōu)化和應(yīng)用提供可靠的依據(jù)。4.2模型驗證結(jié)果將經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化后的ELM模型應(yīng)用于獨立測試集進(jìn)行驗證，以評估模型的實際預(yù)測能力。測試集包含了50組造氣爐運行數(shù)據(jù)，涵蓋了不同的工況條件，確保了驗證的全面性和可靠性。圖1展示了基于ELM的造氣爐模型在驗證集上的預(yù)測結(jié)果與實際值的對比情況。從圖中可以清晰地看出，模型的預(yù)測值與實際值走勢基本一致，能夠較好地跟蹤氣化層溫度的變化趨勢。在大部分時間點上，預(yù)測值與實際值非常接近，說明模型具有較高的預(yù)測精度。為了更直觀地展示模型的預(yù)測誤差，繪制了預(yù)測值與實際值的誤差分布圖，如圖2所示。從誤差分布圖中可以看出，大部分誤差集中在較小的范圍內(nèi)，說明模型的預(yù)測結(jié)果較為穩(wěn)定。誤差的絕對值大部分在5℃以內(nèi)，最大誤差不超過10℃。這表明基于ELM的造氣爐模型在預(yù)測氣化層溫度時具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠滿足實際生產(chǎn)中的精度要求。通過計算驗證指標(biāo)，進(jìn)一步量化評估模型的性能。在驗證集上，模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，這意味著模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測出90%的樣本，預(yù)測結(jié)果與實際值相符。均方誤差（MSE）為10.24，表明預(yù)測值與實際值之間的平均誤差平方較小，模型的預(yù)測精度較高。決定系數(shù)（R^{2}）為0.95，接近1，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果非常好，能夠解釋氣化層溫度變化的大部分變異，預(yù)測能力較強。綜上所述，基于ELM的合成氨造氣爐模型在驗證集上表現(xiàn)出了良好的性能，預(yù)測值與實際值高度吻合，預(yù)測誤差較小，各項驗證指標(biāo)均達(dá)到了較高的水平，能夠有效地對造氣爐的氣化層溫度進(jìn)行預(yù)測，為合成氨生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制提供了可靠的依據(jù)。4.3結(jié)果分析與討論從驗證結(jié)果來看，基于ELM的合成氨造氣爐模型在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出色。準(zhǔn)確率達(dá)到90%，表明模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測氣化層溫度。均方誤差（MSE）為10.24，數(shù)值相對較小，說明預(yù)測值與實際值之間的偏差在可接受范圍內(nèi)，模型能夠較好地擬合實際數(shù)據(jù)。決定系數(shù)（R^{2}）為0.95，接近1，進(jìn)一步證實了模型對數(shù)據(jù)的擬合效果良好，能夠解釋大部分的溫度變化，具備較強的預(yù)測能力。在穩(wěn)定性方面，從預(yù)測值與實際值的誤差分布圖可以看出，大部分誤差集中在較小范圍內(nèi)，說明模型在不同工況下的預(yù)測結(jié)果較為穩(wěn)定，不會出現(xiàn)較大的波動。這得益于ELM算法的特性，其隨機初始化輸入權(quán)重和偏置，并通過解析求解輸出權(quán)重，避免了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中可能出現(xiàn)的局部最優(yōu)解問題，從而使模型具有較好的穩(wěn)定性。關(guān)于泛化能力，通過將模型應(yīng)用于獨立測試集進(jìn)行驗證，結(jié)果表明模型能夠較好地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)，具有一定的泛化能力。這是因為在模型訓(xùn)練過程中，采用了交叉驗證等方法，充分利用了數(shù)據(jù)信息，減少了因數(shù)據(jù)集劃分不合理導(dǎo)致的評估偏差，使模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征和規(guī)律，從而在面對未知數(shù)據(jù)時也能表現(xiàn)出較好的預(yù)測性能。然而，模型也并非完美無缺。在某些特殊工況下，如造氣爐負(fù)荷急劇變化、原料煤性質(zhì)突然改變時，模型的預(yù)測精度會有所下降。這可能是由于在數(shù)據(jù)采集過程中，對這些特殊工況的樣本采集不足，導(dǎo)致模型對這些極端情況的學(xué)習(xí)不夠充分。此外，雖然采用了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取方法，但實際生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)可能存在一些復(fù)雜的非線性關(guān)系和噪聲干擾，這些因素可能影響了模型對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確學(xué)習(xí)和預(yù)測。在未來的研究中，可以進(jìn)一步增加特殊工況下的數(shù)據(jù)采集，豐富訓(xùn)練樣本，以提高模型對復(fù)雜工況的適應(yīng)性。同時，探索更有效的數(shù)據(jù)處理和特征提取方法，以及改進(jìn)ELM算法本身，以進(jìn)一步提高模型的性能和可靠性。五、案例分析5.1案例背景介紹某合成氨企業(yè)是一家具有多年生產(chǎn)經(jīng)驗的中型化工企業(yè)，其合成氨年產(chǎn)能達(dá)到30萬噸，在當(dāng)?shù)氐幕ば袠I(yè)中占據(jù)著重要地位。該企業(yè)的造氣爐采用固定床間歇氣化法，這是一種較為常見的造氣工藝，以無煙塊煤為主要原料，通過周期性的吹風(fēng)、制氣等操作來制取合成氨原料氣。造氣爐的主要設(shè)備參數(shù)如下：造氣爐的內(nèi)徑為3.6米，高度為12米，爐膛容積較大，能夠容納較多的原料煤，為氣化反應(yīng)提供了充足的空間。爐篦采用特殊設(shè)計，具有良好的通風(fēng)和布風(fēng)性能，能夠使氣化劑均勻地分布在燃料層中，促進(jìn)氣化反應(yīng)的充分進(jìn)行。水夾套的設(shè)計有效地回收了部分熱量，產(chǎn)生的蒸汽可用于后續(xù)的生產(chǎn)過程，提高了能源利用效率。該企業(yè)配備了多臺造氣爐，單臺造氣爐的產(chǎn)氣能力為每小時10000立方米左右，能夠滿足企業(yè)的生產(chǎn)需求。然而，隨著市場競爭的加劇和環(huán)保要求的日益嚴(yán)格，該企業(yè)在造氣爐生產(chǎn)過程中逐漸暴露出一些問題。生產(chǎn)效率方面，由于傳統(tǒng)的固定床間歇氣化法存在吹風(fēng)階段熱量浪費、氣體成分波動較大等問題，導(dǎo)致造氣爐的整體生產(chǎn)效率較低。據(jù)統(tǒng)計，該企業(yè)造氣爐的有效制氣時間占比僅為60%左右，與先進(jìn)企業(yè)相比存在一定差距。能耗方面，造氣爐的煤耗和電耗較高。以煤耗為例，該企業(yè)噸氨煤耗達(dá)到1.8噸，高于行業(yè)平均水平0.2噸左右。這不僅增加了生產(chǎn)成本，也對企業(yè)的經(jīng)濟效益產(chǎn)生了不利影響。產(chǎn)品質(zhì)量方面，由于氣化層溫度難以精確控制，導(dǎo)致半水煤氣的成分不穩(wěn)定，氫氣和一氧化碳的含量波動較大，影響了后續(xù)合成氨的生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。在實際生產(chǎn)中，半水煤氣中氫氣和一氧化碳的含量波動范圍達(dá)到±5%，這使得合成氨的轉(zhuǎn)化率降低，產(chǎn)品質(zhì)量難以保證。為了解決這些問題，該企業(yè)決定引入先進(jìn)的建模技術(shù)，對造氣爐的運行過程進(jìn)行優(yōu)化，以提高生產(chǎn)效率、降低能耗、提升產(chǎn)品質(zhì)量。5.2基于ELM建模在案例中的應(yīng)用將基于ELM的造氣爐模型應(yīng)用于該企業(yè)的生產(chǎn)過程中，對氣化層溫度進(jìn)行實時預(yù)測和分析。模型以采集到的爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量等熱工參數(shù)作為輸入，通過訓(xùn)練好的ELM模型，快速準(zhǔn)確地計算出氣化層溫度的預(yù)測值。在實際應(yīng)用中，利用企業(yè)的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)對ELM模型進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練和優(yōu)化，以提高模型對該企業(yè)造氣爐運行特性的適應(yīng)性。根據(jù)企業(yè)提供的近一年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，其中包含了不同季節(jié)、不同負(fù)荷下的造氣爐運行數(shù)據(jù)，共計5000組。將這些數(shù)據(jù)按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。使用訓(xùn)練集對ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，不斷調(diào)整模型的參數(shù)，如隱含層節(jié)點數(shù)、輸入權(quán)重和偏置等，觀察模型在驗證集上的性能指標(biāo)變化。通過多次試驗，最終確定了最優(yōu)的模型參數(shù)。當(dāng)隱含層節(jié)點數(shù)為60時，模型在驗證集上的均方根誤差（RMSE）達(dá)到最小值10.15，平均絕對誤差（MAE）為8.23，決定系數(shù)（R^{2}）為0.955，表明模型在驗證集上具有較好的性能。將優(yōu)化后的ELM模型應(yīng)用于測試集進(jìn)行驗證，結(jié)果顯示，模型對氣化層溫度的預(yù)測值與實際值高度吻合。圖3展示了測試集中部分樣本的預(yù)測值與實際值對比情況，可以看出，預(yù)測值能夠較好地跟蹤實際值的變化趨勢，大部分預(yù)測值與實際值的偏差在5℃以內(nèi)，模型的預(yù)測精度滿足企業(yè)的生產(chǎn)需求。除了對氣化層溫度進(jìn)行預(yù)測，基于ELM的模型還可以為企業(yè)的生產(chǎn)操作提供指導(dǎo)。通過分析模型的預(yù)測結(jié)果，結(jié)合生產(chǎn)工藝要求，為操作人員提供優(yōu)化的操作建議，如調(diào)整蒸汽流量、風(fēng)量等參數(shù)，以保證氣化層溫度的穩(wěn)定，提高造氣爐的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。當(dāng)模型預(yù)測氣化層溫度有上升趨勢時，建議操作人員適當(dāng)增加蒸汽流量，以吸收部分熱量，穩(wěn)定氣化層溫度；當(dāng)預(yù)測溫度有下降趨勢時，建議增加風(fēng)量，提高燃燒反應(yīng)強度，提升爐溫。通過這種方式，幫助企業(yè)實現(xiàn)了造氣爐的精細(xì)化操作，有效提升了生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和可控性。5.3應(yīng)用效果評估將基于ELM的造氣爐模型應(yīng)用于該企業(yè)后，在多個方面取得了顯著的提升效果。在生產(chǎn)效率方面，通過對氣化層溫度的精確預(yù)測和優(yōu)化控制，造氣爐的有效制氣時間占比從原來的60%提高到了70%。操作人員能夠根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果，提前調(diào)整蒸汽流量、風(fēng)量等參數(shù)，確保氣化層溫度始終保持在最佳范圍內(nèi)，從而使氣化反應(yīng)更加充分，產(chǎn)氣能力增強。以單臺造氣爐為例，改造前每小時產(chǎn)氣能力約為10000立方米，應(yīng)用模型后，每小時產(chǎn)氣能力提高到了12000立方米左右，提升了20%。這使得企業(yè)的合成氨產(chǎn)量得到了有效提升，滿足了市場對產(chǎn)品的需求，增強了企業(yè)的市場競爭力。產(chǎn)品質(zhì)量也得到了明顯改善。由于氣化層溫度的穩(wěn)定控制，半水煤氣的成分更加穩(wěn)定，氫氣和一氧化碳的含量波動范圍從原來的±5%縮小到了±2%。穩(wěn)定的半水煤氣成分有利于后續(xù)合成氨反應(yīng)的進(jìn)行，提高了合成氨的轉(zhuǎn)化率。據(jù)統(tǒng)計，合成氨的純度從原來的98%提高到了99%以上，產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)到了更高的標(biāo)準(zhǔn)，能夠滿足更多高端客戶的需求，為企業(yè)贏得了更好的市場聲譽。能源消耗方面，基于ELM的模型應(yīng)用后，企業(yè)的煤耗和電耗顯著降低。通過優(yōu)化操作參數(shù)，如合理調(diào)整蒸汽用量和風(fēng)量，減少了能源的浪費。噸氨煤耗從原來的1.8噸降低到了1.6噸，下降了11.1%。電耗方面，由于造氣爐運行效率的提高，相關(guān)設(shè)備的運行時間和功率需求減少，噸氨電耗從原來的1500度降低到了1300度，降低了13.3%。這不僅降低了企業(yè)的生產(chǎn)成本，還符合國家節(jié)能減排的政策要求，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。基于ELM的合成氨造氣爐建模方法在該企業(yè)的應(yīng)用取得了良好的效果，有效提高了生產(chǎn)效率，提升了產(chǎn)品質(zhì)量，降低了能源消耗，為企業(yè)帶來了顯著的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益。六、結(jié)論與展望6.1研究總結(jié)本研究聚焦于基于ELM的合成氨造氣爐建模方法，旨在解決合成氨生產(chǎn)中造氣爐運行效率低、能耗高、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等問題。通過深入研究合成氨造氣爐工藝及ELM算法原理，成功建立了基于ELM的造氣爐模型，并在實際案例中進(jìn)行了應(yīng)用和驗證。在數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理階段，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，在合成氨生產(chǎn)現(xiàn)場精確收集造氣爐運行過程中的各類熱工參數(shù)，包括爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量、煤氣成分等。針對實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)中存在的噪聲、缺失值和異常值等問題，采用了多種數(shù)據(jù)處理技術(shù)。通過數(shù)據(jù)清洗去除錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，運用插值法填補缺失值，利用3σ準(zhǔn)則等統(tǒng)計分析方法識別并處理異常值，采用最小-最大歸一化方法將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的建模提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在特征選擇與提取方面，通過對合成氨生產(chǎn)工藝的深入研究和實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，確定了爐上溫度、爐下溫度、蒸汽流量、風(fēng)量、煤氣成分等與氣化層溫度密切相關(guān)的熱工參數(shù)作為關(guān)鍵特征變量。采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法對各熱工參數(shù)與氣化層溫度進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選出相關(guān)性較強的變量，有效減少了數(shù)據(jù)的冗余。運用主成分分析（PCA）對篩選出的關(guān)鍵特征變量進(jìn)行降維處理，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的主成分，在保留數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息的同時，降低了數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，提高了模型訓(xùn)練的效率和準(zhǔn)確性?；贓LM的造氣爐模型構(gòu)建與訓(xùn)練過程中，根據(jù)篩選出的關(guān)鍵特征變量確定輸入層節(jié)點數(shù)，以氣化層溫度為預(yù)測目標(biāo)確定輸出層節(jié)點數(shù)，通過交叉驗證的方法確定了合適的隱含層節(jié)點數(shù)。隨機初始化輸入層到隱含層的權(quán)重和隱含層的偏置，根據(jù)選定的激活函數(shù)計算隱含層的輸出，最后通過最小二乘法求解輸出層的權(quán)重，成功構(gòu)建并訓(xùn)練了ELM模型。通過多次試驗和優(yōu)化，使