利用最小二乘支持向量机预测转炉煤气柜位的多输出方法

本文主要探讨了在钢铁企业的转炉煤气系统中，如何有效地预测煤气柜位的问题。针对煤气柜位预测的复杂性，研究者提出了一种结合一致T型灰色关联分析和多输出最小二乘支持向量机（Multi-output Least Squares Support Vector Machine, MLSVM）的方法。首先，通过一致T型灰色关联分析，研究人员识别出影响煤气柜位的关键用户，这有助于剔除冗余输入因素，显著简化了预测模型，提高了预测精度。 灰色关联分析是一种非参数统计方法，它能够量化两个序列之间的关联程度，而无需假设它们的数学分布。在这个场景中，它被用来找出与煤气柜位变化最为相关的用户变量，从而构建更精准的预测模型。这一步骤减少了模型的复杂性，使得后续的预测工作更为高效。 接着，针对多个煤气柜可能同时并网运行的情况，研究者提出了多输出最小二乘支持向量机回归算法。这种算法利用等式约束，目标是同时最小化所有输出的单一拟合误差和整体拟合误差，这就转化为求解一系列线性方程组。通过这种方法，可以得到一个明确的模型，其中回归函数的权系数和偏置被数学公式精确表示。 通过实际的现场数据分析，论文验证了所提出的预测模型具有高度的有效性和实用性。其结果表明，这个模型能准确地预测煤气柜位，为钢铁企业的煤气调配方案制定提供科学依据和决策支持。这不仅有助于提高生产效率，还能降低煤气的浪费，对企业的能源管理具有重要意义。 这项研究结合了灰色关联分析的关联性分析和最小二乘支持向量机的预测能力，成功地解决了钢铁企业转炉煤气系统中煤气柜位预测的问题，为相关行业的实践操作提供了强有力的技术支持。