基于grey Markov-支持向量机的电弧炉终点参数预报

• 作者: 张绍德 毛雪芹 毛雪菲 高尚义
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 终点预报 灰色马尔可夫模型 支持向量机 粒子群算法 电弧炉
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1443-1448
• 页数: 6页
• 分类号: TF748.41
• 语种: 中文

摘要

考虑电弧炉终点参数既受定量因素的影响,又受非定量因素的影响.将灰色马尔可夫 (grey Markov)与支持向量机 (SVM)相结合.建立了电弧炉终点参数grey Markov-SVM预报模型,其中grey Markov模型反映非定量因素对电弧炉终点参数预测值的影响,SVM模型反映电弧炉各种定量输入对终点参数预测值的影响.建立grey Markov-SVM模型的方法是:首先建立反映非定量因素的GM (1,1)模型,然后用Markov链修正其预测值:由于grey Markov模型对定量输入的影响无法准确反映,因此grey Mar-kov模型必然存在预测偏差,此预测偏差通过建立反映定量输入与终点参数预测偏差之间关系的SVM模型方法加以补偿,并采用粒子群算法 (PSO)对SVM的参数进行寻优,最终得到电弧炉终点参数的预报值,同时实现滚动预测.仿真实验表明grey Markov-SVM模型与grey-SVM模型、Markov-SVM相比较,具有很高的终点预报精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张绍德	安徽工业大学电气信息学院	44	271	9.0	14.0
2	毛雪芹	安徽工业大学电气信息学院	3	21	3.0	3.0
3	毛雪菲	安徽工业大学电气信息学院	3	21	3.0	3.0
4	高尚义		2	15	2.0	2.0