【摘 要】
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本文分析了高炉的控制过程后,利用日本赤池教授提出的多维最终预报偏差准则,即MFPE准则来确定模型阶数,从而建立了多元自回归模型。并对用最小二乘法估计模型参数的迭代算法
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本文分析了高炉的控制过程后,利用日本赤池教授提出的多维最终预报偏差准则,即MFPE准则来确定模型阶数,从而建立了多元自回归模型。并对用最小二乘法估计模型参数的迭代算法进行了推 导。最后对某厂2000m~3高炉收集到的46套数据进行了仿真计算。
This paper analyzes the blast furnace control process, the use of Japan’s Chi Chi Professor multi-dimensional prediction forecasting bias criteria, that is, MFPE criteria to determine the order of the model, thus establishing a multiple autoregressive model. An iterative algorithm for estimating the model parameters by using the least square method is deduced. Finally, 46 sets of data collected from a blast furnace of 2000m ~ 3 in a factory were simulated.
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