文档摘要：在高炉炼铁过程中,铁水硅含量是表征炉温热状态的主要参数指标.本文利用包钢6#高炉2011年连续2个月的铁水硅含量700炉生产数据,将金融领域中预测股票波动的时间序列模型用于高炉铁水硅含量的预测中,建立了铁水硅含量的时间序列预测模型.该预测模型重点考虑了炉温的波动性、非对称性、异方差性,克服了以往炉温控制模型只针对炉况较稳定时才能预测的缺陷.因此该炉温模型预测命中率达到80％,取得较好预测效果.
作者：石琳 任超凡 于涛 李江鹏 Author：SHILin RENChao-fan YUTao LIJiang-peng
作者单位：内蒙古科技大学数理与生物工程学院,内蒙古包头,014010内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头,014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2013, 32(4)
分类号：TF53
关键词：TGARCH模型 炉温波动性 非对称性 异方差性 时间序列
机标分类号：TP1F27
在线出版日期：2014年2月21日
基金项目：国家自然基金资助项目，内蒙古自然基金项目资助预测铁水硅含量的TGARCH模型研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2013, 32(4)石琳 任超凡 于涛 李江鹏在高炉炼铁过程中,铁水硅含量是表征炉温热状态的主要参数指标.本文利用包钢6#高炉2011年连续2个月的铁水硅含量700炉生产数据,将金融领域中预测股票波动的时间序列模型用于高炉铁水硅含量的预测中,建立了铁水硅含量的时...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
关键词：
- 文件大小:
- 1.16 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
1
