基于組合SVR的高爐鐵水含硅量預(yù)測方法研究.pdf

1、準(zhǔn)確預(yù)測高爐鐵水含硅量是有效控制高爐的前提。結(jié)合時(shí)差(TemporalDifference，TD)方法的BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(TD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，已經(jīng)在高爐鐵水含硅量的預(yù)報(bào)方面取得了顯著進(jìn)展，對(duì)大部分爐況運(yùn)行平穩(wěn)月份的數(shù)據(jù)預(yù)測已達(dá)到了很高的命中率。但是對(duì)于爐況運(yùn)行變化劇烈的月份，使用TD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測其命中率顯著下降。 高爐鐵水含硅量的預(yù)測屬于時(shí)間序列直接多步預(yù)測問題。同時(shí)，由于高爐冶煉過程是十分復(fù)雜的物理化學(xué)變化過程，而且

2、高爐內(nèi)部的生產(chǎn)條件非常嚴(yán)酷，通過儀器測得的信息十分有限。所以高爐鐵水含硅量的預(yù)測屬于時(shí)間序列預(yù)測問題中比較復(fù)雜的非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測問題。 對(duì)于爐況運(yùn)行變化劇烈的月份，本文提出采用具有全局最優(yōu)解和泛化推廣能力更好的支持向量回歸機(jī)(SVR)作為建立模型的基本工具。在對(duì)復(fù)雜的非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行模糊分塊和對(duì)傳統(tǒng)的支持向量回歸進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上，通過啟發(fā)式的加權(quán)方法將模糊分塊的信息與SVR結(jié)合起來，通過多SVR組合的方式對(duì)高爐鐵水含硅量建立