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针对钢铁企业高炉煤气消耗量存在的波动大、随机性强、难以预测等特点,引入能量剩余函数,提出了一种与粒子自身能量相关的能量诱导型粒子群(Energy Guided Particle Swarm Optimization,EGPSO)算法。利用其对最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)的参数进行优化,最后采用优化后的最小二乘支持向量机模型(EGPSO-LSSVM)进行高炉煤气消耗量预测。仿真实验表明:改进后的预测模型在平均绝对百分比误差、均方误差