基于改进型偏最小二乘法的高炉炼铁工序能耗预测方法

潘瑶; 李莉

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基于改进型偏最小二乘法的高炉炼铁工序能耗预测方法

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针对小样本环境下，具有自变量之间多重相关性特点的高炉炼铁工序能耗预测问题，从预测角度利用“舍一交叉”验证方法对偏最小二乘回归模型进行了改进，提出了应用改进型偏最小二乘回归建立预测模型的方法。以我国某钢铁厂高炉炼铁工序的能耗预测为例，说明了改进型偏最小二乘回归法与普通偏最小二乘回归法相比，预测误差平方和能够降低86．76％。

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来源
《计算机应用》 |2012年第a02期|P.51-53|共3页
作者
潘瑶; 李莉;
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作者单位

同济大学电子与信息工程学院;

上海201804;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类炼铁生产自动化;
关键词
多重相关性; 偏最小二乘回归; 高炉炼铁; 能耗预测; 预测精度;

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