本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)合差分進(jìn)化算法與極限學(xué)習(xí)機的高爐鐵水硅含量預(yù)報

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【摘要】：針對鐵水硅含量無法直接在線檢測的問題,本文提出了一種基于優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(ELM)的高爐鐵水硅含量預(yù)報方法.該方法利用復(fù)合差分進(jìn)化算法(CoDE)的快速定位全局最優(yōu)解的能力來優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的輸入權(quán)值和隱層節(jié)點閾值,在此基礎(chǔ)上建立了基于復(fù)合差分進(jìn)化算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(CoDE-ELM)的高爐鐵水硅含量預(yù)報模型.以某鋼鐵廠2650 m~3的高爐為例,利用實際采集數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗,結(jié)果表明,當(dāng)絕對誤差小于0.1時,鐵水硅含量的預(yù)報命中率為89%,均方根誤差為0.047,實際目標(biāo)值序列與預(yù)報值序列的相關(guān)系數(shù)為0.851.所建模型的預(yù)報結(jié)果優(yōu)于支持向量機(SVM)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-NN)、極限學(xué)習(xí)機以及差分優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(DE-ELM),對高爐爐溫的實際調(diào)控具有較好的指導(dǎo)意義.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 鐵水硅含量 預(yù)報模型 復(fù)合差分 極限學(xué)習(xí)機
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大項目(61290325);國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金項目(61321003)資助~~
【分類號】：TF54;TP18
【正文快照】： 1引言(Introduction) 高爐鐵水硅含量與爐溫具有正相關(guān)性,即通過鐵水硅含量可以間接地表征爐內(nèi)溫度的變化[11,故高爐鐵水硅含量是評價高爐煉鐵過程爐況、能耗以及生鐵質(zhì)量的關(guān)鍵信息之一.由于高爐煉鐵過程復(fù)雜,無法直接在線實時測量鐵水硅含量,導(dǎo)致對爐溫調(diào)控不及時或者盲目.

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本文編號：989688