摘要：钢铁企业实际生产中产生海量数据,在数据中隐藏着潜在的规律,针对高炉煤气产生量波动频繁,传统的预测算法精度低误差大的问题,本文通过对数据进行经验模态分解,建立一种EMD和LSSVM相结合的预测模型.首先将原始数据运用EMD方法分解成多个IMF分量和Res分量,对每个分量单独建立LSSVM预测模型,最后将各个分量的预测结果进行叠加重构得到最终的预测结果.本文所提出的方法,对某钢铁企业的实际生产中数据进行预测实验,结果表明,EMD-LSSVM算法确实可以提高预测的精度.

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