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基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用

作　者: 田向伟
导　师: 赵珺
学　校: 大连理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 转炉煤气预测最小二乘支持向量机相空间重构粒子群搜索
分类号: TQ545
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

钢铁企业中能耗成本一直是企业总成本的主要组成部分,有效地回收利用和调度能源保证企业内部供需平衡,可以极大地降低能耗成本。从钢铁企业能源的使用情况来看,副产煤气是能源优化调度的重点。而实现科学调度的基础是对煤气产消量和存储柜柜位的准确预测。由于转炉煤气(LDG)在炼钢过程中回收时间的不确定性,以及转炉煤气的产出波动很大等因素的存在,使得对科学预测LDG系统各用户产消量和柜位提出了挑战。因此如何准确有效地对LDG系统进行预测,从而保持系统的供需平衡是一项意义重大的研究和开发课题。本文以上海宝钢股份公司为研究背景,针对LDG系统的预测问题,将其系统中的产消用户按照工艺和产消特性分为发生源用户、消耗用户和调节用户,对不同类型用户采用不同的方法进行预测。对于发生源用户,采用基于信号触发的拟合法进行预测；对于消耗用户提出基于时间序列的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法进行预测；对于调节用户,则采用平均值法进行预测。此外,在多用户预测的基础之上建立了转炉煤气系统柜位预测关系模型。同时研究了预测模型参数的优选方法,对于时间序列中相空间重构的两个参数：时间延迟和嵌入维数,本文采用互信息法和Cao方法分别进行优化确定；对于LSSVM模型的超参数,本文提出基于快速留一验证的粒子群搜索进行快速有效地选取,并将其用于数据波动较大的预测对象,构建动态参数优化的LSSVM预测模型,文中将其与其它几种常见的预测方法进行了比较,说明了该方法的优势。在转炉煤气系统预测模型的基础上,本文开发了转炉煤气系统预测软件。该软件分为服务端、客户端,服务端每隔一定时间对转炉煤气系统(包括各个用户和柜位)进行预测,客户端则将预测结果实时显示。仿真实验和转炉煤气系统软件运行均取得了较好的效果,表明了本文提出算法的有效性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-17
  1.1 研究背景及目的  9
    1.1.1 研究背景  9
    1.1.2 课题来源及目的  9
  1.2 钢铁能源利用现状  9-10
  1.3 国内外研究现状  10-14
    1.3.1 煤气系统预测  11-12
    1.3.2 预测方法及其研究概况  12-14
  1.4 煤气预测存在的主要问题  14-15
  1.5 本文主要工作  15-17
2 基于最小二乘支持向量机预测模型  17-24
  2.1 预测模型  17-19
    2.1.1 非线性时间序列预测  17
    2.1.2 最小二乘支持向量机预测模型  17-19
  2.2 参数优化  19-24
    2.2.1 相空间重构参数优化  19-21
    2.2.2 超参数优化  21-24
3 基于参数优化LSSVM的转炉煤气系统预测  24-35
  3.1 宝钢LDG系统  25
  3.2 转炉煤气系统中的预测对象分析  25-28
  3.3 仿真算例  28-34
    3.3.1 模型参数优化对比  28-30
    3.3.2 模型预测效果对比  30-34
  3.4 小结  34-35
4 系统开发及应用  35-49
  4.1 系统设计  35-38
    4.1.1 服务端  36-37
    4.1.2 客户端  37-38
  4.2 数据库设计  38-39
  4.3 运行实例  39-42
  4.4 预测效果  42-48
  4.5 小结  48-49
结论  49-51
参考文献  51-54
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  54-55
致谢  55-57

基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用

内容摘要

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