小波变换结合GM(1,1)与LSSVM的多效蒸发参数预测方法

"这篇论文提出了一种结合小波变换、GM(1,1)模型和LSSVM模型的多效蒸发过程参数预测方法，用于解决高噪声和非平稳时间序列预测问题。通过Mallat算法对参数序列进行分解和重构，分别用GM(1,1)处理低频信息，LSSVM处理高频信息，最后将两个模型的预测结果叠加，得到最终预测值。在实际的氧化铝多效蒸发过程中，该方法表现出较高的预测精度和泛化能力，适用于蒸发过程的优化控制。" 本文主要探讨了多效蒸发过程参数预测的挑战及解决方案。多效蒸发过程是化工领域常见的一种能量高效利用技术，但其参数预测面临着高噪声和非平稳性的难题。为了解决这些问题，作者提出了一个创新的预测模型，该模型结合了灰色预测模型GM(1,1)和最小二乘支持向量机(LSSVM)。 GM(1,1)模型是一种灰色理论模型，它能够处理非完整信息的单变量时间序列，通过对原始数据的一阶累加生成序列，简化非线性关系，形成线性可解模型，从而进行预测。在本研究中，GM(1,1)模型被用于捕捉参数序列中的低频趋势。 另一方面，LSSVM模型是一种机器学习算法，尤其适用于处理非线性和高噪声的数据。它通过构造非线性映射，将数据转换到高维空间，使得在该空间内数据线性可分，进而实现对复杂模式的拟合。在多效蒸发过程的高频信息处理中，LSSVM展现出优越的适应性。 为了综合两种模型的优势，论文采用了小波变换作为预处理工具。小波变换能够对时间序列进行多尺度分析，将信号分解为不同频率成分。低频部分对应于GM(1,1)模型，而高频部分则由LSSVM处理。通过这种方式，可以分别针对不同特性的信息进行建模，提高了预测的准确性和稳定性。 实验部分，研究者运用实际的氧化铝多效蒸发过程生产数据对提出的预测方法进行了验证。实验结果证明，该联合预测模型不仅有效可行，而且在预测精度和泛化性能上优于单独使用GM(1,1)或LSSVM的方法，表明了该方法在实际工业应用中的潜力。 这项研究提供了一个融合经典预测模型与现代机器学习技术的框架，对于处理有噪声和非平稳性的多效蒸发过程参数预测问题具有重要的实践价值。这种方法的提出，有助于优化蒸发过程控制，提高生产效率，减少能源消耗。