【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第12期 106-110页,共5页

【作 者】： 张庆新 ; 崔展博 ; 王路平 ; 于汇洋

【摘 要】 在钢铁企业电炉负荷预测的研究中，针对钢铁企业电炉负荷震荡剧烈，幅度大，伪周期性等难以准确预测的问题，借助klman滤波对”失真数据”进行预处理，分别采用固定时长和可变时长电炉曲线模型对电炉负荷进行预测，将电炉冶炼状态向量扩展为一个特征向量，进而使特征曲线参数向量的估计问题转化为一个最小二乘问题，采用最小二乘支持向量机算法来求解，仿真结果表明，两种方法均具有良好的预测效果。但在实际冶炼过程中，不同的钢种对应的冶炼时间稍有不同，而模型Ⅱ中典型曲线的长度是弹性变化的，具有较好的鲁棒性。