【摘 要】
:
对LF炉钢水温度的准确预测,是合理组织生产、提高钢水质量、降低炼钢成本、实现钢水温度控制的重要前提。而在LF炉冶炼过程中,预测对象为非线性系统,难以建立准确的机理模型,
论文部分内容阅读
对LF炉钢水温度的准确预测,是合理组织生产、提高钢水质量、降低炼钢成本、实现钢水温度控制的重要前提。而在LF炉冶炼过程中,预测对象为非线性系统,难以建立准确的机理模型,因而考虑采用基于数据的方法建立模型。固定尺度最小二乘支持向量机(FS-LSSVM),它在训练各种样本数据集时,有效地避开了最小二乘支持向量机(LS-SVM)中的稀疏性问题,且训练速度快,同时具有良好的预测精度和泛化特性。本文提出基于固定尺度最小二乘支持向量机的方法对钢水温度进行预报。本文在分析支持向量机和最小二乘支持向量机的基础上,为解决最小二乘支持向量机丧失稀疏性的问题,详细阐述了固定尺度最小二乘支持向量机的机理。为解决计算核矩阵特征值太过复杂的问题,使用Nystrom方法来估计特征空间映射;并采用二次Renyi熵判据,来优化选择工作集中的数据。通过对FS-LSSVM的分析,发现尺度的大小会直接影响建模时间和预测精度,而目前尚无一种有效的确定方法。针对这一问题,本文提出了基于减法聚类的尺度确定方法,减法聚类聚出的类中不包含不平稳的数据点,能包括所有潜在的支持向量,由它确定的类数具有代表性,可以作为FS-LSSVM的尺度,从而有效地解决了固定尺度支持向量机的尺度确定问题。最后,通过对精炼炉能量收支平衡的分析,以电耗、初始温度、冶炼时间、合金及渣料的加入量、钢水重量为输入量,建立了基于固定尺度最小二乘支持向量机的钢水温度预报模型。并对固定尺度最小二乘支持向量机模型的预报结果和最小二乘支持向量机模型预报的结果进行了对比分析,验证了固定尺度最小二乘支持向量机预报模型应用在精炼炉钢水温度预报中的有效性。最后对采用不同尺度值的情况下,对预报结果对比分析,验证了减法聚类确定尺度M的有效性。
其他文献
双目立体视觉主要研究运用两个摄像机对同一景物从不同位置拍摄成像并根据几何原理如何实现三维场景的恢复。随着计算机技术的快速发展,双目立体视觉成为了计算机视觉领域的一
广义预测控制是80年代产生的一种新型计算机控制方法,是预测控制中最具代表性的算法之一。它一出现就受到了国内外控制理论界和工业界的重视,成为研究领域中最为活跃的一种预测
本文以非结构环境下机器人的抓取作业为研究背景,开展了机器人在非结构环境下抓取操作的相关技术研究。为了在复杂背景下推测目标物的抓取位置和姿态,进行了基于“人机系统”理
伴随着近几年来互联网的飞速发展,全世界的人们都从这种全球性的信息共享和传播中获益匪浅。与此同时,WWW时代的到来对人们来说也是一把双刃剑,这点表现为互联网在传播各种各样
随着医学成像技术和计算能力不断地革新发展,微创介入手术由原来的尝试到现阶段的广泛应用于临床实践,并引出了许多崭新的微创介入手术领域,这提供了许多有意义的技术挑战,继
人类各种常见疾病都属于复杂疾病。它们不是由单一基因所决定的,而是由多基因、多因素、遗传和环境共同作用的结果。因此,对于复杂疾病的研究来说,孟德尔遗传疾病的研究模式已经
近年来,随着我国经济的不断发展,交通运输系统所承受的压力也越来越大,拥挤的交通己经成为了阻碍社会经济发展的一个重要因素。而智能交通系统(IntelligentTransportation Syste
近年来,随着高分辨率数码影像设备普及率的提高,将数码影像设备作为文字图像的获取工具相对于扫描仪具有更大的优势,如携带方便,操作简单,可以实现无接触获取图像等。因此,OCR领域
为了实现从“农田到餐桌”的全过程食品安全监控,需要建设农产品质量追踪体系,目的在于明确农产品的身份,建立农产品质量档案,一旦发现有质量问题的农产品,可以追踪到问题发生的环
电话语音环境下说话人识别技术的研究面临许多亟待解决的问题,包括语音环境的通道鲁棒性、说话人差异和系统判决拒识等等。近年来,针对概率统计模型和区分训练框架,研究人员进行