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作者：李志刚;王向阳;
单位：华北理工大学人工智能学院;华北理工大学电气工程学院;
摘要：焦炉集气过程十分复杂，数学模型较难建立，对集气管压力的预测造成极大困扰。针对这一问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统的预测方法。以某炼焦厂集气管压力系统为研究对象，依据对所采集数据的预处理和相关性分析，分别建立两集气管的模糊神经网络模型；然后基于改进粒子群优化算法，以提高模型预测精度为目标，对自适应模糊推理系统的隶属度函数参数进行优化。最后通过仿真验证，将该方法与传统ANFIS模型预测方法进行对比，验证了该方法的可行性，具有较高的预测精度。
关键词：集气管压力;;改进粒子群优化算法;;自适应神经模糊推理系统;;相关性分析
基金资助：国家重点研发计划项目（2017YFE0135700）;; 唐山市科技计划项目（19150230E）
