基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用

【摘要】： 钢铁企业中能耗成本一直是企业总成本的主要组成部分,有效地回收利用和调度能源保证企业内部供需平衡,可以极大地降低能耗成本。从钢铁企业能源的使用情况来看,副产煤气是能源优化调度的重点。而实现科学调度的基础是对煤气产消量和存储柜柜位的准确预测。由于转炉煤气(LDG)在炼钢过程中回收时间的不确定性,以及转炉煤气的产出波动很大等因素的存在,使得对科学预测LDG系统各用户产消量和柜位提出了挑战。因此如何准确有效地对LDG系统进行预测,从而保持系统的供需平衡是一项意义重大的研究和开发课题。 本文以上海宝钢股份公司为研究背景,针对LDG系统的预测问题,将其系统中的产消用户按照工艺和产消特性分为发生源用户、消耗用户和调节用户,对不同类型用户采用不同的方法进行预测。对于发生源用户,采用基于信号触发的拟合法进行预测；对于消耗用户提出基于时间序列的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法进行预测；对于调节用户,则采用平均值法进行预测。此外,在多用户预测的基础之上建立了转炉煤气系统柜位预测关系模型。同时研究了预测模型参数的优选方法,对于时间序列中相空间重构的两个参数：时间延迟和嵌入维数,本文采用互信息法和Cao方法分别进行优化确定；对于LSSVM模型的超参数,本文提出基于快速留一验证的粒子群搜索进行快速有效地选取,并将其用于数据波动较大的预测对象,构建动态参数优化的LSSVM预测模型,文中将其与其它几种常见的预测方法进行了比较,说明了该方法的优势。 在转炉煤气系统预测模型的基础上,本文开发了转炉煤气系统预测软件。该软件分为服务端、客户端,服务端每隔一定时间对转炉煤气系统(包括各个用户和柜位)进行预测,客户端则将预测结果实时显示。仿真实验和转炉煤气系统软件运行均取得了较好的效果,表明了本文提出算法的有效性。 【关键词】：转炉煤气预测 最小二乘支持向量机 相空间重构 粒子群搜索
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TQ545
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究背景及目的9
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 课题来源及目的9
• 1.2 钢铁能源利用现状9-10
• 1.3 国内外研究现状10-14
• 1.3.1 煤气系统预测11-12
• 1.3.2 预测方法及其研究概况12-14
• 1.4 煤气预测存在的主要问题14-15
• 1.5 本文主要工作15-17
• 2 基于最小二乘支持向量机预测模型17-24
• 2.1 预测模型17-19
• 2.1.1 非线性时间序列预测17
• 2.1.2 最小二乘支持向量机预测模型17-19
• 2.2 参数优化19-24
• 2.2.1 相空间重构参数优化19-21
• 2.2.2 超参数优化21-24
• 3 基于参数优化LSSVM的转炉煤气系统预测24-35
• 3.1 宝钢LDG系统25
• 3.2 转炉煤气系统中的预测对象分析25-28
• 3.3 仿真算例28-34
• 3.3.1 模型参数优化对比28-30
• 3.3.2 模型预测效果对比30-34
• 3.4 小结34-35
• 4 系统开发及应用35-49
• 4.1 系统设计35-38
• 4.1.1 服务端36-37
• 4.1.2 客户端37-38
• 4.2 数据库设计38-39
• 4.3 运行实例39-42
• 4.4 预测效果42-48
• 4.5 小结48-49
• 结论49-51
• 参考文献51-54
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况54-55
• 致谢55-57

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