本文關(guān)鍵詞：基于概念格和改進粒子群算法的鐵水硅含量預(yù)測模型　出處：《冶金能源》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 硅含量 數(shù)據(jù)約簡 智能優(yōu)化 特征選擇

【摘要】：鐵水硅含量是高爐生產(chǎn)過程中的一個非常重要的指標(biāo)。文章采用概念格作為數(shù)據(jù)約簡工具,對影響硅含量的冗余參數(shù)進行約簡,同時采用一種基于人工魚漸變視野的粒子群優(yōu)化算法(AFIV-PSO),對SVM的相關(guān)參數(shù)進行優(yōu)化,提出基于概念格和改進粒子群優(yōu)化算法的支持向量機預(yù)測模型,并將該模型應(yīng)用于高爐鐵水硅含量預(yù)測,取得很好效果,同時為高爐煉鐵的節(jié)能降耗工作提供理論指導(dǎo)。
[Abstract]:Hot metal silicon content is a very important index in blast furnace production. In this paper, concept lattice is used as a data reduction tool to reduce the redundant parameters that affect the silicon content. At the same time, a particle swarm optimization algorithm based on artificial fish gradual field of vision is used to optimize the parameters of SVM. A prediction model of support vector machine based on concept lattice and improved particle swarm optimization algorithm is proposed, and the model is applied to predict the silicon content of hot metal in blast furnace. At the same time, it provides theoretical guidance for energy saving and consumption reduction of blast furnace ironmaking.
【作者單位】： 遼寧科技大學(xué)材料與冶金學(xué)院;遼寧科技大學(xué)軟件學(xué)院;寶鋼發(fā)展公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51474124) 遼寧省教育廳基金(L2014118) 遼寧科技大學(xué)科研專項基金(2015TD03)
【分類號】：TP18;TF53
【正文快照】： 鐵水硅含量是高爐生產(chǎn)過程中的一個非常重要的指標(biāo),它不僅能夠衡量高爐產(chǎn)品質(zhì)量,同時還能夠反應(yīng)高爐內(nèi)的熱狀態(tài),因此,實時掌握鐵水中的硅含量及其變化的趨勢,做出精確預(yù)報,對于判斷爐溫走勢,指導(dǎo)爐溫調(diào)控操作,進而降低焦比和生鐵成本,減少爐況的波動,實現(xiàn)節(jié)能降耗具有重要意義

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3 李永彩;趙忠義;王建華;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐硅含量預(yù)測系統(tǒng)的開發(fā)[A];第七屆工業(yè)儀表與自動化學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

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本文編號：1407572