氧化铝硅渣成分的混沌时间序列分析与SVM预测

摘要

氧化铝硅渣作为配制生料浆的主要原料之一, 成分波动大且检测滞后, 传统预测效果不佳, 影响了优化配料系统的实施效果, 进而造成生料浆质量的不稳定. 本文针对硅渣成分的时间序列, 首先采用G-P算法和小数据量的Wolf算法分析其混沌特性; 接着, 运用粗糙集理论构造硅渣多组份时间序列的广义相空间; 最后, 通过支持向量机SVM描述广义相空间上输入输出变量间的关系, 实现氧化铝硅渣成分的精确预测, 为生料浆优化配料创造条件. 实验结果验证了所提方法的正确性和有效性.