【摘要】：入爐焦比是高爐生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)重要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。由于高爐內(nèi)物理化學(xué)反應(yīng)的復(fù)雜性以及冶煉過(guò)程受許多非線性因素影響的問(wèn)題,預(yù)測(cè)精度普遍不高。為了提高入爐焦比預(yù)測(cè)的精度,采用灰色關(guān)聯(lián)度分析和粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)方法。應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度分析理論確定影響入爐焦比的主要因素,采用粒子群算法對(duì)最小二乘支持向量機(jī)的核寬度和正則化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最后用優(yōu)化后的最小二乘支持向量機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)方法具有更高的預(yù)測(cè)精度,為煉鐵工序入爐焦比預(yù)測(cè)提供了一種有效的新方法。
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圖片說(shuō)明： 區(qū)間分別為（0．邋１，１０００），（ｏ．ｏｉ，５０００），ＰＳＯ算法的群體規(guī)逡逑ｐｓｏ算法部分邐ｌｓｓｖｍ部分邐模選為４０，進(jìn)化代數(shù)設(shè)為３００代。學(xué)習(xí)因子ｃｌ邋＝１．５、ｃ２邋＝逡逑初始化粒子群——邐丨~&》＿邋｜邐１．７。經(jīng)過(guò)粒子群算法訓(xùn)練后ＬＳＳＶＭ的最佳參數(shù)為＜ｒ邋＝逡逑丨邋１丨一，丨邐２．邋６１７９、７＝邋３０７１．７９６４，迭代尋優(yōu)曲線見(jiàn)圖３。逡逑ＬＳＳＶＭ訓(xùn)練得到邐————逡逑，筇懿＊邐Ｌ逡逑———＊邐和懲罰系數(shù)飛邐ｉ５ｌ．ＶＶｉ邋ｉ�。欤椋唬眨停樱牛欤校樱希恚澹簦瑁铮洌蒎义希钸婂暹姡捱姡ㄉ溃簦簦悖�？１．５．ｃ２＝１．７？終邋ｉｌ邋ｆ、ｉ々《３０ＣＭｉＮＴ故…Ｐ0Ｐ？４０）逡逑Ｉ邋記錄每個(gè)粒子的適應(yīng)邐Ｂｅｓｔ邋ｃｒ＝Ｚ６１７９邋Ｂｅｓｔ邋ｙ＝３０７１．７９６４邋ＣＶｍｓｅ＝０．００１８９６逡逑ｗｒＴ逡逑Ｉ更新每個(gè)子的適應(yīng)Ｉ邐—Ｉ邐篇０．０８[xｉ邐Ｉ邐ｊ邐邐ｉ邐Ｉ邐＊Ｉ逡逑度值及Ｐｂｅｓｔ和Ｇｂｅｓ丨邐■邋ｌ邐嬸邋？逡逑Ｔ；邐仿真預(yù)測(cè)邐ａ0６…邋刀邐邐：邐｜邐！－…＂…－？］逡逑ｍｍＳｍ邐０Ｍ……逡逑０．０２邐…？？卜邋邐ｊ邐ｊ邋邋－ｊ——－——｜邐—？｛逡逑圖邋２邋ＰＳＯ邋優(yōu)化邋ＬＳＳＶＭ邋算法流程圖邐０0邋ｓｏ邋ｉｏｏ邋１５0邐２００邐２５０邐３００逡逑進(jìn)代代數(shù)逡逑ｘ＼邋＝邋２邋ｘ邐＋邋（－ｌ），（ｔ邋＝邋ｌ，２，３，－，８）邋（１４）邐圖３邋適應(yīng)度曲線逡逑＾ｊ＇ｍａｘ邋＾ｉｍｉｎ逡逑其中為歸一化后的影響因素?cái)?shù)列，范圍在［－１，１］之間，４．２訓(xùn)練集訓(xùn)練模型逡逑＼為歸一化前的影響因素?cái)?shù)列，＊—為歸一化前影響因素?cái)?shù)邐根據(jù)ＰＳ０算法尋
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【作者單位】： 天津理工大學(xué)天津市復(fù)雜系統(tǒng)控制理論與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津農(nóng)學(xué)院;
【基金】：天津市科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2013ZCZDGX03800)
【分類號(hào)】：TF53;TP18

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1 胡蒙均;新臨鋼高爐入爐焦比的系統(tǒng)預(yù)測(cè)與分析[D];西安建筑科技大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2515104