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ARIMA模型在预测烧结矿成份中的应用

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本文使用ARIMA模型预测烧结矿成分作为一种新的尝试,目前烧结专业还未曾有报道.由于原燃料工艺条件与装备条件的波动及系统随机干扰,烧结矿化学成份的波动,对高炉冶炼影响很大.目前的预测方法考虑过程影响过多,其有控制过程输入变量的参与,而目前对烧结过程机理了解相当不完备,其预测方法影响了现场的适用性。影响烧结矿成份的因素众多,包括工艺条件以外的因素变化均对质量构成影响.烧结矿化学成分是典型的时间序列,本文利用目前广泛应用的自回归积分移动平均法(Auto Rogressive Integrated Moving Average)建立ARIMA(p,d,q)模型,用以预测烧结矿化学成分.ARIMA模型具有差分、自回归、移动平均的特点,预测精度高,其建模过程复杂,特别是模型结构阶次识别与检验.使用专业软件EVIEWS5.O完成建模过程,构建了TFe,FeO,Ro的ARIMA模型,模型通过了严格检验,模型拟合度高,拟合效果特别显著,残差为白噪声序列.用模型对超前12步(24小时)预测了烧结矿成分,其预测结果完全适合生产要求.

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来源
《2008年(第十届)中国科协年会》|2008年|381-391|共11页
会议地点郑州
作者

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作者单位

中国科学技术协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类烧结矿、球团矿生产自动化;
关键词
烧结矿; 化学成份; 高炉冶炼;

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