Modelo estadístico en series temporales para la predicción de la temperatura de gas de tragante del horno alto
En el presente trabajo, a través de técnicas poco usadas en el campo siderúrgico, se establece un criterio para definir el comportamiento en el tiempo de variables de operación significativas del homo alto. Para ello, se ha desarrollado un modelo autorregresivo en series temporales que permite una a...
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Consejo Superior de Investigaciones Científicas
1995-08-01
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doaj-228ab9853a8545e69c9f5d7d93312b232021-05-05T07:12:50ZengConsejo Superior de Investigaciones CientíficasRevista de Metalurgia0034-85701988-42221995-08-0131424224510.3989/revmetalm.1995.v31.i4.956946Modelo estadístico en series temporales para la predicción de la temperatura de gas de tragante del horno altoA. Martínez0I. Rieiro1A. Formoso2A. Cores3Centro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CSIC)Ministerio de Educación y Ciencia (MEC)Centro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CSIC)Centro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CSIC)En el presente trabajo, a través de técnicas poco usadas en el campo siderúrgico, se establece un criterio para definir el comportamiento en el tiempo de variables de operación significativas del homo alto. Para ello, se ha desarrollado un modelo autorregresivo en series temporales que permite una adecuada predicción. La metodología ha consistido en utilizar las ecuaciones de Yule-Walker y el test de Akaike para establecer y elegir el mejor modelo, y el análisis de la función de autocorrelación para comprobarlo.http://revistademetalurgia.revistas.csic.es/index.php/revistademetalurgia/article/view/956análisis de señalmodelizacióntemperatura de gas en tragantemodelos autorregresivosmodelización del horno alto |
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En el presente trabajo, a través de técnicas poco usadas en el campo siderúrgico, se establece un criterio para definir el comportamiento en el tiempo de variables de operación significativas del homo alto. Para ello, se ha desarrollado un modelo autorregresivo en series temporales que permite una adecuada predicción. La metodología ha consistido en utilizar las ecuaciones de Yule-Walker y el test de Akaike para establecer y elegir el mejor modelo, y el análisis de la función de autocorrelación para comprobarlo. |
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