高炉铁水硅含量序列的支持向量机预测模型

• 作者: 李江鹏 石琳 袁冬芳 赵丽
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 自回归AR(p)模型 主成分分析 支持向量机 炉温预测
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 基础理论
• 页码范围: 684-688
• 页数: 5页
• 分类号: TF543|TP273.4
• 语种: 中文

摘要

基于包钢6号高炉的在线生产数据,首先建立铁水硅含量序列的自回归AR(p)模型,分析其滞后阶数;然后对硅含量的自回归项及影响因素进行主成分分析,找到多元变量相互独立的有效信息作为输入变量;最后建立铁水硅含量的支持向量机回归预测模型.该模型对炉温预测的准确度达到88.2％,对在线监测高炉炉温具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石琳	内蒙古科技大学数理与生物工程学院	60	219	7.0	13.0
2	李江鹏	内蒙古科技大学数理与生物工程学院	14	34	3.0	5.0
3	袁冬芳	内蒙古科技大学数理与生物工程学院	11	14	3.0	3.0
4	赵丽	内蒙古科技大学数理与生物工程学院	1	3	1.0	1.0