基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用

• 作者: 宋海鹰 彭小奇 桂卫华 阳春华
• 来源期刊: 中国有色金属学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态预测模型 在线式异常样本剔除 核偏最小二乘法 关键操作量预测 铜转炉吹炼
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 页码范围: 1201-1206
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-0609.2007.07.030

摘要

为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法.该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正.仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%).目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
3	彭小奇	中南大学信息科学与工程学院	112	1229	18.0	30.0
4	宋海鹰	中南大学信息科学与工程学院	15	230	9.0	15.0