基于小波分析的ARIMA与LSSVM组合的高炉煤气预测

• 作者: 岳有军 户彦飞 王红君 赵辉
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 高炉煤气 小波分析 最小二乘支持向量机 ARIMA模型 组合预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 2128-2131
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.06.084

摘要

高炉煤气发生量的准确预测对钢铁企业能源优化调度具有重要意义;针对钢铁企业中基于机理模型的高炉煤气发生量难以准确预测问题,建立了基于小波分析的最小二乘支持向量机(LSSVM)和自回归差分滑动平均(ARIMA)相结合的高炉煤气预测模型;预测前利用小波去噪对原始数据进行消噪处理,并对处理后的数据进行小波变换得到趋势序列和波动序列,然后对各部分序列分别建模和预测,最后将各部分预测结果叠加;仿真结果表明,组合预测模型减小了预测误差,提高了预测精度;与其他模型相比,组合预测模型更适合高炉煤气预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳有军	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	99	546	12.0	19.0
2	王红君	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	89	630	11.0	22.0
3	赵辉	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	109	841	15.0	25.0
7	户彦飞	天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室	1	7	1.0	1.0