【摘 要】
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将钢铁企业的高炉煤气系统作为研究背景,由于高炉煤气发生量具有难以预测的特点,因此设计了一种以数据滤波为基础的支持向量机预测模型。该模型使用经验模态分解法对原始训练
【机 构】
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天津工业大学电气工程与自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203302)
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将钢铁企业的高炉煤气系统作为研究背景,由于高炉煤气发生量具有难以预测的特点,因此设计了一种以数据滤波为基础的支持向量机预测模型。该模型使用经验模态分解法对原始训练数据进行分解,从而得到彼此独立的固有模态函数,且利用自相关函数的特性除去噪声分量,为重构序列建立预测模型。通过遗传算法优化支持向量机的预测模型,极大地提高了预测精度。通过实际预测结果得出,在随机噪声数据环境下,所建立的模型比之于其他模型更合适用于实时监测高炉煤气发生量。
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