粗铜冶炼中铜锍品位的动态预测模式—AR(p)与指数平滑最优组合法

被引：5

作者：

梅炽

姚俊峰

胡军

石明

赵伟

机构：

[1] 中南工业大学应用物理与热能工程系!湖南长沙

[2] 红透山铜冶炼!辽宁抚顺

来源：

中南工业大学学报(自然科学版) | 2000年 / 01期

关键词：

AR(p)模型; 指数平滑模型; 组合加权系数; 组合预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TF811 [铜];

学科分类号：

080603 ;

摘要：

提出了一种对铜锍品位进行预测的新方法 ,即以采集的现场数据为基础 ,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型 .AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列 ,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性 ,考虑到铜锍品位的波动性 ,将 2种模型按最小二乘原理 ,以组合预测误差平方和为目标函数 ,通过使误差平方和极小化来确定 2种预测方法的最优加权系数 ,建立了一种新的组合模型 ,其预测误差最小 .结果表明 ,在当时数据条件下 ,AR(p)与指数平滑组合模型比AR(p)与指数平滑模型单独使用时精确度都要高 ,这对指导生产具有实用意义 .

引用

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