基于小波分析的ARIMA与LSSVM组合的高炉煤气预测

【摘要】：高炉煤气发生量的准确预测对钢铁企业能源优化调度具有重要意义;针对钢铁企业中基于机理模型的高炉煤气发生量难以准确预测问题,建立了基于小波分析的最小二乘支持向量机(LSSVM)和自回归差分滑动平均(ARIMA)相结合的高炉煤气预测模型;预测前利用小波去噪对原始数据进行消噪处理,并对处理后的数据进行小波变换得到趋势序列和波动序列,然后对各部分序列分别建模和预测,最后将各部分预测结果叠加;仿真结果表明,组合预测模型减小了预测误差,提高了预测精度;与其他模型相比,组合预测模型更适合高炉煤气预测。 【作者单位】： 天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室;天津农学院;
【关键词】： 高炉煤气 小波分析 最小二乘支持向量机 ARIMA模型 组合预测
【分类号】：TF53
【正文快照】： 名嗜苹、户彦今、赵砰“,王仁岩1(1.天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津300384;2.天津农学院,天津300384)o弓|冑 且■部a高炉煤气作为高炉炼铁的副产物,是重要的能源物质,合理进行高炉煤气调度和使用对节约能源具有重要意义,其调度的前提是准确预测高炉

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