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基于CF-EEMD-LSSVR算法的铅冶炼系统温室气体排放的评估与预测
引用本文:罗曦,王洪才,李玉强.基于CF-EEMD-LSSVR算法的铅冶炼系统温室气体排放的评估与预测[J].中南大学学报(自然科学版),2018(1).
作者姓名:罗曦  王洪才  李玉强
作者单位:中南大学建筑与艺术学院;中南大学能源科学与工程学院;
摘    要:利用碳足迹理论建立铅冶炼系统生命周期内各工序的投入产出模型,对单位产品温室气体排放进行评估。针对温室气体排放时间序列的非线性,建立1个基于集合经验模态分解法与最小二乘支持向量回归机相结合的预测模型。集合经验模态分解法首先将温室气体排放时间序列分解成一系列相对比较平稳的本征模函数分量,然后利用最小二乘支持向量回归机对各分量分别预测,最后进行叠加求和,将铅冶炼系统温室气体排放量的预测结果与实际结果进行对比。研究结果表明:预测结果与实际结果均方根误差为2.896 1%,所提出的方法可实现铅冶炼系统温室气体排放的精确评估与预测。

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