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高炉铁水硅含量序列的支持向量机预测模型

上传者: 2020-08-09 13:45:42上传 PDF文件 654KB 热度 18次
基于包钢6号高炉的在线生产数据,首先建立铁水硅含量序列的自回归AR(p)模型,分析其滞后阶数;然后对硅含量的自回归项及影响因素进行主成分分析,找到多元变量相互独立的有效信息作为输入变量;最后建立铁水硅含量的支持向量机回归预测模型。该模型对炉温预测的准确度达到88.2%,对在线监测高炉炉温具有一定的实用价值。
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