改进支持向量回归预测高炉一氧化碳利用率方法

"基于改进支持向量回归的高炉一氧化碳利用率预测方法，通过分析高炉炼铁过程机理，结合互信息法选择影响因素，利用小波去噪和灰色相对关联度进行数据预处理，再通过自适应粒子群优化的支持向量机回归建立预测模型，提高预测精度，为高炉优化操作和节能减排提供决策支持。" 本文主要探讨了一种针对高炉一氧化碳利用率预测的新方法，该方法基于改进的支持向量回归（Support Vector Regression, SVM）。高炉冶炼是钢铁生产中的核心环节，其过程复杂，具有非线性、大时滞、大噪声以及分布参数等特性，使得预测和优化操作极具挑战。传统的能耗评价指标如焦比无法提供实时指导，因此，研究者提出了以一氧化碳利用率作为新的评价指标，这更直接反映了能源效率。 为了构建预测模型，首先对高炉炼铁过程进行了深入的机理分析，通过互信息法确定了与一氧化碳利用率密切相关的影响因素。互信息是一种衡量两个变量之间依赖程度的无参数统计方法，能有效识别变量间的非线性关系。这种方法有助于筛选出对一氧化碳利用率有显著影响的操作参数。 考虑到生产数据中可能存在噪声，研究者采用了小波去噪技术来净化数据，小波分析能够局部化频域和时域，对信号进行多尺度分析，从而有效地去除噪声，保留有用信息。接着，利用灰色相对关联度分析方法对操作参数进行时序配准，以消除时滞效应，确保模型的时效性。 在模型建立阶段，引入了自适应粒子群优化算法（Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO）来优化支持向量机的参数选择。APSO是一种全局优化算法，能克服SVM参数选取的随机性，提高模型的泛化能力和预测精度。通过将APSO与SVM回归结合，可以找到最优的模型参数组合，进一步提升预测的准确性和稳定性。 实验证明，该预测方法在实际高炉数据上的表现有效，能够实时、精确地预测一氧化碳利用率，为高炉的优化操作提供了决策依据，有助于实现节能减排的目标。此研究对于提升高炉的能源利用效率和降低生产成本具有重要意义，同时也为其他类似的复杂生产过程的预测和控制提供了借鉴。