基于參數(shù)調(diào)整LSSVM的轉(zhuǎn)爐煤氣回收預(yù)測

【摘要】：轉(zhuǎn)爐煤氣(Linz Donaniz Converter Gas,LDG)作為鋼鐵企業(yè)重要的二次能源,其有效的回收利用和調(diào)度是維持煤氣用戶正常運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是響應(yīng)國家節(jié)能降耗,降低成本的有效途徑。由于轉(zhuǎn)爐煤氣回收不連續(xù)(間歇性)和用戶的不穩(wěn)定消耗,造成該二次能源嚴重供需不平衡。因此科學(xué)準確的預(yù)測轉(zhuǎn)爐煤氣回收量,指導(dǎo)用戶合理生產(chǎn),維持供需平衡是一項意義重大的研究和開發(fā)課題。 本文通過介紹轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生機制和影響因素,針對寶鋼三座轉(zhuǎn)爐煤氣的回收數(shù)據(jù)進行分析,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(LSSVM)對轉(zhuǎn)爐煤氣回收進行預(yù)測,通過比較預(yù)測精度和運行時間選取LSSVM作為本文的預(yù)測方法。在與三步網(wǎng)格搜索算法和混沌優(yōu)化算法進行超參數(shù)優(yōu)化對比的基礎(chǔ)上,采用粒子群優(yōu)化算法確定超參數(shù),并通過5折交叉驗證方法進行參數(shù)驗證,最終實現(xiàn)了動態(tài)參數(shù)調(diào)整的LSSVM預(yù)測模型。 以寶鋼三座轉(zhuǎn)爐煤氣回收系統(tǒng)為例,采用上述研究的LSSVM對轉(zhuǎn)爐煤氣回收進行預(yù)測,有效地驗證了該預(yù)測方法的準確性和實用性,能夠滿足生產(chǎn)要求,對于提高轉(zhuǎn)爐煤氣的利用率和加強企業(yè)的信息化意義重大。 【關(guān)鍵詞】：轉(zhuǎn)爐煤氣回收預(yù)測 最小二乘支持向量機 粒子群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：X757
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 研究背景及目的8
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 課題來源及目的8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-13
• 1.2.1 轉(zhuǎn)爐煤氣回收的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 LDG回收預(yù)測存在的主要問題13-14
• 1.4 本文的主要內(nèi)容14-15
• 2 轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生機制及數(shù)據(jù)分析與處理15-22
• 2.1 轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生機制及影響因素15-16
• 2.2 轉(zhuǎn)爐煤氣回收系統(tǒng)分析16-21
• 2.2.1 寶鋼轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)16
• 2.2.2 數(shù)據(jù)分析16-20
• 2.2.3 數(shù)據(jù)處理20-21
• 2.3 小結(jié)21-22
• 3 轉(zhuǎn)爐煤氣回收預(yù)測模型22-34
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測22-27
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22
• 3.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型及結(jié)果22-27
• 3.2 最小二乘支持向量機預(yù)測模型27-31
• 3.2.1 最小二乘支持向量機27-29
• 3.2.2 最小二乘支持向量機預(yù)測模型及結(jié)果29-31
• 3.3 預(yù)測模型比較31-32
• 3.4 小結(jié)32-34
• 4 基于參數(shù)調(diào)整的LSSVM轉(zhuǎn)爐煤氣回收預(yù)測34-45
• 4.1 混沌優(yōu)化算法34-35
• 4.2 三步網(wǎng)格搜索優(yōu)化算法35-37
• 4.3 粒子群優(yōu)化算法37-38
• 4.4 超參數(shù)優(yōu)化方法38-44
• 4.5 小結(jié)44-45
• 結(jié)論45-46
• 參考文獻46-48
• 致謝48-49

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