[发明专利]基于时间序列和高炉多维度的炉缸热状态趋势预测的方法有效
| 申请号： | 201910728160.0 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110427715B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 崔桂梅;张胜男;于凯 | 申请（专利权）人： | 内蒙古科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06K9/62;G06Q10/04;G06F119/08;G06F119/12 |
| 代理公司： | 北京律远专利代理事务所(普通合伙) 11574 | 代理人： | 全成哲 |
| 地址： | 014010 内蒙*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时间序列和高炉多维度的炉缸热状态趋势预测方法，利用物质流运动规律、动态时间序列相关性分析法依次给出高炉冷却壁立体水温差对炉缸温度响应的滞后时间，计算泊松相关系数确定有效的历史炉温时间序列及与炉温预测相关的其它过程参数；再利用立体高炉各指标参数及其相关历史信息，建立基于时间序列和高炉多维度的PSO‑LSSVM炉缸热状态预测模型，验证高炉冷却壁立体水温差的多维性变化对炉缸热状态变化趋势预测的准确性。本发明充分利用了高炉冷却壁段水温差的立体分布特征及其依次对炉缸温度的滞后性影响，可协助高炉操作者，准确预判高炉炉缸热状态，为高炉的高效、节能运行奠定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时间 序列 高炉 多维 炉缸热 状态 趋势 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于时间序列和高炉多维度的炉缸热状态趋势预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：利用纵向物质流运动规律和动态时间序列相关性分析法依次给出高炉冷却壁立体水温差对炉缸温度响应的滞后时间，然后计算泊松相关系数提取有效的历史炉温时间序列及与炉温预测相关的其它过程参数；利用立体高炉各指标参数及其相关历史信息，建立基于时间序列和高炉多维度的PSO‑LSSVM炉缸热状态预测模型，验证高炉冷却壁立体水温差的多维性变化对炉缸热状态变化趋势预测的准确性。
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