【摘 要】
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入炉焦比是高炉生产过程中的一个重要技术经济指标。由于高炉内物理化学反应的复杂性以及冶炼过程受许多非线性因素影响的问题,预测精度普遍不高。为了提高入炉焦比预测的精度,采用灰色关联度分析和粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。应用灰色关联度分析理论确定影响入炉焦比的主要因素,采用粒子群算法对最小二乘支持向量机的核宽度和正则化参数进行优化,最后用优化后的最小二乘支持向量机模型进行预测。仿真结果表明
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津农学院
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入炉焦比是高炉生产过程中的一个重要技术经济指标。由于高炉内物理化学反应的复杂性以及冶炼过程受许多非线性因素影响的问题,预测精度普遍不高。为了提高入炉焦比预测的精度,采用灰色关联度分析和粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。应用灰色关联度分析理论确定影响入炉焦比的主要因素,采用粒子群算法对最小二乘支持向量机的核宽度和正则化参数进行优化,最后用优化后的最小二乘支持向量机模型进行预测。仿真结果表明,改进方法具有更高的预测精度,为炼铁工序入炉焦比预测提供了一种有效的新方法。
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