基于CF-EEMD-LSSVR算法的铅冶炼系统 温室气体排放的评估与预测

• 作者: 李玉强 王洪才 罗曦
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 铅冶炼系统 温室气体排放 碳足迹 集合经验模态分解 最小二乘支持向量回归机
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 矿业工程? 冶金工程? 环境工程? 化学与化学工程? 材料科学与工程
• 页码范围: 15-21
• 页数: 7页
• 分类号: TF8
• 字数: 3957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2018.01.003

摘要

利用碳足迹理论建立铅冶炼系统生命周期内各工序的投入产出模型,对单位产品温室气体排放进行评估.针对温室气体排放时间序列的非线性,建立1个基于集合经验模态分解法与最小二乘支持向量回归机相结合的预测模型.集合经验模态分解法首先将温室气体排放时间序列分解成一系列相对比较平稳的本征模函数分量,然后利用最小二乘支持向量回归机对各分量分别预测,最后进行叠加求和,将铅冶炼系统温室气体排放量的预测结果与实际结果进行对比.研究结果表明:预测结果与实际结果均方根误差为2.8961％,所提出的方法可实现铅冶炼系统温室气体排放的精确评估与预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪才	中南大学能源科学与工程学院	14	24	3.0	4.0
2	罗曦	中南大学建筑与艺术学院	8	75	2.0	8.0
3	李玉强	中南大学能源科学与工程学院	2	2	1.0	1.0