自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法

摘要

本发明涉及一种自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法，基于在线最小二乘支持向量机，建立基于在线LS‑SVMs模型的自适应预报器，通过不断采集新样本对趋势预报模型进行自适应性更新，追踪高炉冶炼过程的动态变化，实时性和可靠性好。本发明提供的自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法，能够灵活高效处理高炉铁水硅含量的趋势预报问题，数据可以以数据块的形式收集，与传统批处理方式以及当前的在线预报方法相比，有效降低了计算复杂难度和模型运行时间。