[发明专利]基于多采样率自回归分布滞后模型的高炉指标预测方法有效
| 申请号： | 201810945553.2 | 申请日： | 2018-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN109359320B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 周恒;杨春节 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进多采样率自回归分布滞后模型的高炉生产指标预测方法，属于工业过程监控、建模和仿真领域。模拟高炉炼铁这个连续生产过程，即炉料自上而下、煤气自下而上逆流接触完成反应产生铁水的过程，在多采样率模型中通过高频解释变量预测低频被解释变量，提出停留时间分布作为权重函数，同时利用自适应遗传算法用于参数估计，最后选取解释变量，根据相关性分析确定模型输入输出变量。本发明方法对于时间序列数据具有很好的拟合效果，能够广泛应用于具有多采样率特性、滞后效应的工业动态系统的预测与优化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 采样率 回归 分布 滞后 模型 高炉 指标 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进多采样率自回归分布滞后模型的高炉生产指标预测方法，其特征在于：在多采样率模型中通过高频解释变量预测低频被解释变量，提出停留时间分布作为权重函数，同时利用自适应遗传算法用于参数估计，最后选取解释变量，根据相关性分析确定模型输入输出变量；所述的多采样率模型表达式为：![]()
Y为被解释变量，X为解释变量，α为常数项，β为解释变量的总体乘数，γj为延迟系数，μt为随机扰动项，ωi(θ)为权重函数，p、q为X、Y的最大滞后阶数，m为高采样率比低采样率的倍数；所述的权重函数表达式为：![]()
![]()
i和imax是权重函数当前滞后阶数和最大滞后阶数，θ为参数向量。
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