高炉铁水硅含量序列的支持向量机预测模型

摘要

基于包钢6号高炉的在线生产数据,首先建立铁水硅含量序列的自回归AR(p)模型,分析其滞后阶数;然后对硅含量的自回归项及影响因素进行主成分分析,找到多元变量相互独立的有效信息作为输入变量;最后建立铁水硅含量的支持向量机回归预测模型.该模型对炉温预测的准确度达到88.2％,对在线监测高炉炉温具有一定的实用价值.