小波时间序列分析在铁矿品位波动预测中的应用

发布时间：2018-06-03 11:52

  本文选题：小波分析 + 时间序列　； 参考：《矿冶工程》2017年01期

【摘要】：利用时间序列预测,针对某进口铁矿石卸载时的在线粒度检测结果,应用MATLAB语言,分别采用自回归移动预测模型、特征点聚类法、双窗口贝叶斯后验检验法3种模型,利用小波分解的高通软阈值和相关特征参数预测其品位波动情况,然后根据预测的品位波动情况按相关标准规定制订取样方案。该方法简单易用,可以节省大量的人力财力。
[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.
【作者单位】： 北仑出入境检验检疫局;中国社会科学院经济研究所;宁波大学;
【基金】：国家质检总局计划科研项目(2012IK045)
【分类号】：TD951

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本文编号：1972680