終點(diǎn)碳含量是決定鋼質(zhì)量的關(guān)鍵因素,是轉(zhuǎn)爐煉鋼過程中需要控制的核心變量之一。本文建立了一種基于萊維飛行的鯨魚優(yōu)化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量機(jī)（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的鋼水終點(diǎn)碳含量綜合預(yù)測模型。鯨魚算法是一種高精度的優(yōu)化算法,但跳出局部最優(yōu)能力有待提高。本文通過萊維飛行代替了傳統(tǒng)鯨魚優(yōu)化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）參數(shù)的隨機(jī)選擇,優(yōu)化了鯨魚算法中跳出局部最優(yōu)的能力;借助改變鯨魚算法的系數(shù)向量收斂方式明顯提高了鯨魚優(yōu)化算法的泛化能力、預(yù)測精度和收斂速度。數(shù)據(jù)仿真結(jié)果表明,所提出的LWOA-LSSVM預(yù)測模型,不僅能夠克服局部尋優(yōu)獲取全局最優(yōu)解,而且具有快速的收斂速度和更高的預(yù)測精度,得出預(yù)測結(jié)果的均方根誤差、平均絕對誤差和平均絕對百分比誤差與遺傳算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法最小二乘支持向量機(jī)和傳統(tǒng)鯨魚算法最小二乘支持向量機(jī)相比均有著明顯提高。同時,通過調(diào)整目標(biāo)命中率和訓(xùn)練輸入樣本量驗(yàn)證了預(yù)測模型具有更好的魯棒性。 

【文章來源】：遼寧科技大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

副槍檢測動態(tài)控制示意圖

4 轉(zhuǎn)爐冶煉過程轉(zhuǎn)爐煉鋼發(fā)展到目前的技術(shù)階段，已經(jīng)擁有了優(yōu)良的冶煉效果。在最煉中，以開始吹氧作為起始點(diǎn)，以出鋼作為結(jié)束點(diǎn)，中間過程是不做控制的，只在最初階段針對不同的鐵水、溫度、碳含量等信息控制吹、判斷加入的配料含量以及進(jìn)行的吹煉模式。這一過程隨著計(jì)算機(jī)能統(tǒng)計(jì)學(xué)和人工智能算法的發(fā)展以及檢測傳感器能力的提高有了顯著的 1.2 所示。詳細(xì)來講，主要對以下三個階段進(jìn)行了改進(jìn)。

圖 2.1 最優(yōu)超平面Fig.2.1 The concept of optimal hyperplane色不同形狀的圖案分別表示兩種不同的數(shù)據(jù)，H 是將兩優(yōu)超平面，假定 H 存在厚度的概念，令 H 的厚度逐漸貼近圓形點(diǎn)，下表面 H2貼近方形點(diǎn)，此時 H 的厚度優(yōu)超平面的含義就是當(dāng) H 的分類間隔最大的同時能夠型數(shù)據(jù)分割開，此時的平面 H 就是最優(yōu)超平面。1 為例，黑色的圓形和方形點(diǎn)為樣本 xi，其所對應(yīng)的類、式（2.2）xRindi∈ =1, ,y{ } ini∈ 1, +1=1, ,為數(shù)據(jù)的維度，n 為樣本個數(shù)。持能夠?qū)⒉煌愋蛥^(qū)分的同時擁有最大厚度，則 H 的fx= wx+b=0T( )

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3256033