基于参数调整LSSVM的转炉煤气回收预测

【摘要】：转炉煤气(Linz Donaniz Converter Gas,LDG)作为钢铁企业重要的二次能源,其有效的回收利用和调度是维持煤气用户正常运行的关键环节,也是响应国家节能降耗,降低成本的有效途径。由于转炉煤气回收不连续(间歇性)和用户的不稳定消耗,造成该二次能源严重供需不平衡。因此科学准确的预测转炉煤气回收量,指导用户合理生产,维持供需平衡是一项意义重大的研究和开发课题。 本文通过介绍转炉煤气的发生机制和影响因素,针对宝钢三座转炉煤气的回收数据进行分析,使用BP神经网络和最小二乘支持向量机(LSSVM)对转炉煤气回收进行预测,通过比较预测精度和运行时间选取LSSVM作为本文的预测方法。在与三步网格搜索算法和混沌优化算法进行超参数优化对比的基础上,采用粒子群优化算法确定超参数,并通过5折交叉验证方法进行参数验证,最终实现了动态参数调整的LSSVM预测模型。 以宝钢三座转炉煤气回收系统为例,采用上述研究的LSSVM对转炉煤气回收进行预测,有效地验证了该预测方法的准确性和实用性,能够满足生产要求,对于提高转炉煤气的利用率和加强企业的信息化意义重大。 【关键词】：转炉煤气回收预测 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X757
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景及目的8
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 课题来源及目的8
• 1.2 国内外研究现状8-13
• 1.2.1 转炉煤气回收的国内外研究现状9-10
• 1.2.2 预测方法的研究现状10-13
• 1.3 LDG回收预测存在的主要问题13-14
• 1.4 本文的主要内容14-15
• 2 转炉煤气发生机制及数据分析与处理15-22
• 2.1 转炉煤气发生机制及影响因素15-16
• 2.2 转炉煤气回收系统分析16-21
• 2.2.1 宝钢转炉煤气系统16
• 2.2.2 数据分析16-20
• 2.2.3 数据处理20-21
• 2.3 小结21-22
• 3 转炉煤气回收预测模型22-34
• 3.1 BP神经网络预测22-27
• 3.1.1 BP神经网络22
• 3.1.2 BP网络预测模型及结果22-27
• 3.2 最小二乘支持向量机预测模型27-31
• 3.2.1 最小二乘支持向量机27-29
• 3.2.2 最小二乘支持向量机预测模型及结果29-31
• 3.3 预测模型比较31-32
• 3.4 小结32-34
• 4 基于参数调整的LSSVM转炉煤气回收预测34-45
• 4.1 混沌优化算法34-35
• 4.2 三步网格搜索优化算法35-37
• 4.3 粒子群优化算法37-38
• 4.4 超参数优化方法38-44
• 4.5 小结44-45
• 结论45-46
• 参考文献46-48
• 致谢48-49

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