基于隐Markov模型的高炉铁水硅质量分数预测算法

• 作者: 刘祥官 曾九孙 罗世华 郜传厚
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高炉炼铁 冶金反应动力学 隐Markov模型 数据模式
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 742-746
• 页数: 5页
• 分类号: TG250.2
• 字数: 4654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2008.05.004

摘要

为正确预测高炉铁水中硅的质量分数([Si]),提出了一种基于隐Markov模型(HMM)的预测算法.从高炉冶金反应动力学出发,分析了高炉内反应的链接关系,这种链接关系和HMM的原理是一致的.在对系统参数初始化之后,利用重估公式对参数进行训练直至收敛,从而得到系统模型.通过Viterbi算法找出所有训练样本的最大可能状态路径,并计算其似然值.将新样本输入模型得到新的状态路径及其似然值,从训练样本中找出具有相同状态路径或最小偏差似然值的序列,以训练样本下一[Si]值作为新样本下一时刻的预测值.利用该算法对高炉实际生产数据进行仿真,结果表明,与传统的人工神经网络方法相比,该方法能够有效提高预测精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾九孙	浙江大学系统优化技术研究所	4	99	3.0	4.0
2	刘祥官	浙江大学系统优化技术研究所	31	549	14.0	23.0
3	罗世华	江西财经大学信息管理学院	7	105	4.0	7.0
4	郜传厚	浙江大学系统优化技术研究所	10	173	7.0	10.0