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生料浆配料过程返料成分的时间序列混沌分析和SVM预测研究

作　者: 何鹏
导　师: 王雅琳
学　校: 中南大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 混沌时间序列 广义相空间重构 微粒群算法 Powell搜索法 新型LS-SVM预测模型 参数优选 生料浆配料过程 氧化铝返料成分
分类号: O211.61
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


由脱硅和分解工序返回的氧化铝返料是烧结氧化铝生产生料浆配料过程的主要原料之一。生料浆质量好坏严重影响氧化铝产量和质量,为通过优化配料保证合格的生料浆质量,配料原料的成分已知是前提。氧化铝返料成分波动大、检测严重滞后且仅有历史检测信息可得,为此开展氧化铝返料成分的时间序列预测是非常必要的。论文针对氧化铝返料成分时序存在的复杂非线性和不规律性,采用G—P算法和小数据量的Wolf算法分别计算返料成分时序的关联维数和最大李雅普诺夫指数,由非整的关联维数和正的最大李雅普诺夫指数识别了硅渣成分时间序列的混沌特性。为使LS-SVM能准确预测该混沌时间序列,对LS-SVM模型进行了两方面改进：一是考虑到LS-SVM模型对于取值范围较大且噪声较大的样本预测效果不太理想,而在实际应用中,又往往更关注预测的相对误差,对现有LS-SVM模型泛化函数进行了改进,得到一种新型的LS-SVM预测模型。二是针对标准PSO算法存在的早熟现象和仅凭借经验或试算来选取LS-SVM预测模型参数,存在效率低的缺陷,首先通过引入平均粒矩和适应度函数得到了改进PSO算法,该算法有效克服了标准PSO算法的早熟；接着提出了基于改进PSO和Powell的混合算法和基于汉默斯里序列抽样模拟的并行Powell混合优化算法,在兼顾计算效率和全局寻优的同时迭代搜索出最优的目标函数值,从而找到最优参数取值对,实现对LS-SVM参数的自动优选。在以上研究的基础上,基于粗糙集约简理论对硅渣多组份离散时间序列进行了广义重构,获得精简、有效的重构相空间,并以重构相空间变量作为模型的输入量,采用提出的新型LS-SVM模型进行成分预测仿真,生产数据的仿真结果验证了模型的有效性。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-16
  1.1 研究背景及意义  8-10
  1.2 国内外模型研究现状  10-12
  1.3 配料过程建模的研究现状  12-13
  1.4 时序预测的发展现状  13-14
  1.5 论文研究内容与结构安排  14-16
第二章 返料成分时序的混沌特性分析  16-25
  2.1 生料浆配料过程工艺简介  16-18
  2.2 生料浆质量指标以及影响因素  18-20
  2.3 返料成分的混沌特性分析  20-24
    2.3.1 关联维数  21-22
    2.3.2 最大李雅普诺夫指数  22-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章 LS-SVM回归模型的建立及参数优选  25-48
  3.1 最小二乘估计  25-27
  3.2 支持向量机理论概述  27-32
    3.2.1 支持向量机算法的发展历史  27-28
    3.2.2 结构风险最小化原则  28-29
    3.2.3 支持向量机回归原理  29-31
    3.2.4 SVM模型中核函数的选择和确定  31-32
  3.3 新型动态权值LS-SVM模型  32-35
  3.4 标准粒子群参数优化方法  35-36
  3.5 改进粒子群优化方法  36-39
  3.6 混合优化算法  39-43
    3.6.1 基于改进PSO和POWELL混合算法  39-40
    3.6.2 基于汉默斯里序列抽样模拟的并行POWELL优选法  40-43
  3.7 优化算法的仿真比较  43-47
  3.8 本章小结  47-48
第四章 氧化铝返料成分混沌时序预测  48-60
  4.1 多变量混沌时间序列的相空间重构  48-52
    4.1.1 多变量混沌时序重构的传统方法  48-50
    4.1.2 多变量混沌时序的广义重构  50-52
  4.2 各模型的仿真比较  52-59
    4.2.1 基于广义重构和经典重构的LS-SVM模型仿真比较  52-54
    4.2.2 新型LS-SVM预测模型的仿真比较  54-55
    4.2.3 基于粒子群优化算法的LS-SVM仿真比较  55-58
    4.2.4 基于混合优化算法的LS-SVM仿真比较  58-59
  4.3 本章小结  59-60
第五章 结论与展望  60-62
  5.1 结论  60-61
  5.2 展望  61-62
参考文献  62-66
致谢  66-67
攻读学位期间主要研究成果  67

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论（几率论、或然率论） > 随机过程 > 平稳过程与二阶矩过程
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