一種高爐爐溫預測模型及其應用
【技術領域】
[0001] 本發明涉及信息預測技術領域，具體涉及一種高爐爐溫預測模型及其應用。
【背景技術】
[0002] 在復雜的高爐煉鐵過程中，控制合理的爐溫是高爐生產穩定、高效、順行的關鍵因 素。然而，影響高爐爐溫的參數眾多且各個參數之間有較強的相關性，更重要的是大多數參 數有較大的時間滯后性等，這些都是造成高爐爐溫很難預測。
[0003] 現有一種高爐爐溫預測方法，是通過TGARCH模型來進行預測的，用戶 根據歷史數值，即各個歷史時刻高爐中的鐵水溫度值以及U通過公式
，計算可得預測的現在時刻的鐵水 溫度值f。這種預測方法受原有時間序列（即歷史數值）影響，預測命中率較低。
【發明內容】
[0004] 為解決上述問題，本發明提供了一種高爐爐溫預測模型及其應用，可以提高預測 命中率。
[0005] 為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：
[0006] -種高爐爐溫預測模型，所述模型由以下三個公式組成：
[0007]
[0008]
[0009] 式中，T (t)，T (t-1)，T (t-2)表示不同時間鐵水溫度序列；pt丨，pt2表示擾動項，即 使用的噴煤量；ξ表示殘差序列；ξ (t，t_l)是不同的殘差序列；N(t-l)是一個指示ξ ,大 于等于0時，N取0 ; ξ t小于0時，N取1 ;其他的變量α，β，δ都是估計出來的參數。
[0010] 上述高爐爐溫預測模型的應用，包括如下步驟：
[0011] S1、獲得輸入時間序列T(t-1，t-2)和Ρ，得出預測系數beta ;
[0012] S2、使用預測系數beta估計出殘差ξ ;
[0013] S3、對殘差進行調整，重新估計Beta，預測T (t)。
[0014] 本發明具有以下有益效果：
[0015] 與傳統的TGARCH模型相比，增加了擾動項pt p pt 2，提高了預測命中率。
【具體實施方式】
[0016] 為了使本發明的目的及優點更加清楚明白，以下結合實施例對本發明進行進一步 詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發 明。
[0018]
[0017] 本發明實施提供了一種高爐爐溫預測模型，所述模型由以下三個公式組成：
[0019]
[0020] 式中，T (t)，T (t-1)，T (t-2)表示不同時間鐵水溫度序列；pt丨，pt2表示擾動項，即 使用的噴煤量；ξ表示殘差序列；ξ (t，t_l)是不同的殘差序列；N(t-l)是一個指示ξ ,大 于等于0時，N取0 ; ξ t小于0時，N取1 ;其他的變量α，β，δ都是估計出來的參數。與 以往的tgarch模型相比，本發明增加了擾動項，重新編寫了程序。
[0021] 本發明實施例提供了上述高爐爐溫預測模型的應用方法，包括如下步驟：
[0022] S1、獲得輸入時間序列T(t_l，t-2)和P，得出預測系數beta ;
[0023] S2、使用預測系數beta估計出殘差ξ ;
[0024] S3、對殘差進行調整，重新估計Beta，預測T (t)
[0025] 以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應 視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種高爐爐溫預測模型，其特征在于，所述模型由以下三個公式組成：式中，T(t)，T(t-l)，T(t-2)表示不同時間鐵水溫度序列；Pt i，Pt 2表示擾動項，即使用 的噴煤量；ξ表示殘差序列；ξ 是不同的殘差序列；N(t-l)是一個指示ξ t大于等 于O時，N取O ; ξ t小于O時，N取1。2. 如權利要求1所述的高爐爐溫預測模型的應用，其特征在于，包括如下步驟： 51、 獲得輸入時間序列T(t_l，t-2)和P，得出預測系數beta ; 52、 使用預測系數beta估計出殘差ξ ; 53、 對殘差進行調整，重新估計Beta，預測T (t)。
【專利摘要】本發明公開了一種高爐爐溫預測模型及其應用，該模型由三個公式組成，其應用方法包括如下步驟：獲得輸入時間序列T(t-1，t-2)和P，得出預測系數beta；使用預測系數beta估計出殘差ζ；對殘差進行調整，重新估計Beta，預測T(t)。本發明與傳統的TGARCH模型相比，增加了擾動項pt-1，pt-2，提高了預測命中率。
【IPC分類】G06F19/00, C21B5/00
【公開號】CN105160195
【申請號】CN201510606924
【發明人】石琳, 李明昕, 曹富軍, 張景, 趙娜
【申請人】內蒙古科技大學
【公開日】2015年12月16日
【申請日】2015年9月12日