基于EEMD分解的ARMA-SVR钢铁企业焦炉煤气受入量的预测模型

【摘要】：针对钢铁企业生产过程中产出的焦炉煤气基于受入量机理模型难以对受入量进行预测的问题,建立一种基于集合经验模态分解(EEMD)的支持向量回归机(SVR)和自回归滑动平均模型(ARMA)组合的焦炉煤气受入量的预测模型。首先,采用EEMD分解法将焦炉煤气受入量的原始数据分解成一系列相对平稳的固有模态分量,然后按照各模态自相关函数的特点采用SVR和ARMA分别建立预测模型,最后将各个预测结果求和。仿真结果表明,组合预测模型对焦炉煤气受入量的预测精度较高,也为钢铁企业能源优化调度提供数据支持。 【作者单位】： 天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津理工大学;天津农学院;
【关键词】： 焦炉煤气 集合经验模态分解 支持向量回归机 自回归滑动平均模型 组合模型
【基金】：天津市科技支撑计划项目资助(13ZCZDGX03800)
【分类号】：TP18;O212.1
【正文快照】： 0引言焦炉煤气(COG)是钢铁企业炼焦工序的副产品,也是铁区各生产工序所需的重要点火燃料。焦炉煤气是钢铁企业生产钢铁产品时产生的重要二次能源,它的热值高,是“三气”中使用价值最高的煤气,但是由于副产煤气自身产生和消耗不稳定的特点,研究钢铁企业副产煤气的优化调度很困

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