基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用

摘要：

为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法.该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正.仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%).目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中.

关键词：动态预测模型、在线式异常样本剔除、核偏最小二乘法、关键操作量预测、铜转炉吹炼

所属期刊栏目：17

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2002cb312200;国家自然科学基金60634020;60574030;50374079;教育部高等学校博士学科点专项科研基金20050533016

在线出版日期：2007-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1201-1206