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钢铁企业高炉煤气受入量的组合预测模型

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 00:35:26
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钢铁企业高炉煤气受入量的组合预测模型【摘要】:针对钢铁企业中高炉煤气(BFG)受入量难以有效预测的问题,提出了一种基于数据滤波的组合预测模型。首先,采用经验模态分解(EMD)法将原

【摘要】:针对钢铁企业中高炉煤气(BFG)受入量难以有效预测的问题,提出了一种基于数据滤波的组合预测模型。首先,采用经验模态分解(EMD)法将原始训练数据分解为相互独立的固有模态函数,根据各模态函数自相关函数的特点滤去噪声分量,采用滤波后的重构序列作为训练样本;然后,采用组合的支持向量机(SVM)模型对受入量进行预测,并利用遗传算法(GA)对支持向量机的参数进行优化;最后,利用现场实际数据验证该模型的预测精度,并与传统预测方法相比较,三组预测的平均绝对百分误差分别为3.22%、4.43%和5.23%。结果表明该方法对高炉煤气受入量的预测具有较高精度,为煤气管网的平衡调度提供了决策支持。 【作者单位】: 天津工业大学电气工程与自动化学院;
【关键词】高炉煤气受入量 经验模态分解 支持向量机 遗传算法
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61203302)
【分类号】:TP18;TF53
【正文快照】: 0引言高炉煤气(Blast Furnace Gas,BFG)是钢铁企业冶炼过程中产生的副产品,也是钢铁企业各生产环节所需的重要二次能源。由于不能长时间保存,高炉炼铁产生的高炉煤气通常被用来供热轧、冷轧、炼焦等生产工序使用,或以电厂发电和蒸汽的形式保存下来,多余部分只能通过放散塔放散

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