小波時間序列分析在鐵礦品位波動預(yù)測中的應(yīng)用
本文選題:小波分析 + 時間序列; 參考:《礦冶工程》2017年01期
【摘要】:利用時間序列預(yù)測,針對某進(jìn)口鐵礦石卸載時的在線粒度檢測結(jié)果,應(yīng)用MATLAB語言,分別采用自回歸移動預(yù)測模型、特征點聚類法、雙窗口貝葉斯后驗檢驗法3種模型,利用小波分解的高通軟閾值和相關(guān)特征參數(shù)預(yù)測其品位波動情況,然后根據(jù)預(yù)測的品位波動情況按相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定制訂取樣方案。該方法簡單易用,可以節(jié)省大量的人力財力。
[Abstract]:Based on the time series prediction and the on-line particle size detection results of an imported iron ore during unloading, three models are adopted by using MATLAB language, such as autoregressive moving prediction model, feature point clustering method and double window Bayesian posttest method, respectively. The high pass soft threshold and related characteristic parameters of wavelet decomposition are used to predict the grade fluctuation. Then according to the predicted grade fluctuation the sampling scheme is formulated according to the relevant standard. This method is easy to use and can save a lot of manpower and financial resources.
【作者單位】: 北侖出入境檢驗檢疫局;中國社會科學(xué)院經(jīng)濟研究所;寧波大學(xué);
【基金】:國家質(zhì)檢總局計劃科研項目(2012IK045)
【分類號】:TD951
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,本文編號:1972680
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