【摘 要】
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高炉炼铁过程的控制意味着控制高炉铁水温度及成份在指定的范围.本文以高炉炉内热状态的重要指示剂—高炉铁水硅含量为研究对象,针对机理建模难以准确预测、控制高炉铁水硅含
【机 构】
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浙江大学数学系,中国石油大学（华东）数学与计算科学学院,浙江大学控制系
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高炉炼铁过程的控制意味着控制高炉铁水温度及成份在指定的范围.本文以高炉炉内热状态的重要指示剂—高炉铁水硅含量为研究对象,针对机理建模难以准确预测、控制高炉铁水硅含量的发展变化,利用数据驱动建模的思想,建立了基于多元时间序列的高炉铁水硅含量数据驱动预测模型.实例分析表明,建立的数据驱动预测模型能够很好地预测高炉铁水硅含量,连续预测167炉高炉铁水硅含量,命中率高达83.23%,预测均方根误差为0.07260.这些指标均优于基于单一硅时间序列所建立的数据驱动模型,对实际生产具有很好的指导作用.
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