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基于组合算法的轧钢厂电耗预测

王斌  李凯  纪召红  张学成  王珩  
【摘要】:由于目前全国限电,钢铁厂耗电量高、电耗预测精度不高的问题亟待解决。将预处理后的热轧厂每天电耗作为预测模型的输入量,建立了最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)预测模型,并对LSSVM预测模型进行核函数选择仿真分析。采用一种智能寻优灰狼算法(grey wolf optimization, GWO)进行寻优仿真分析,以平均绝对误差为目标函数值,优化LSSVM惩罚参数和核函数参数,从而建立了GWO-LSSVM的电耗预测模型。以山钢日照热轧厂为例,采用所建立预测模型对日耗电量进行仿真分析,试验结果表明,GWO-LSSVM预测模型能达到较好的曲线拟合预测效果,预测精度较高,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.838。

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