支持向量机在高炉铁水温度预测中的应用

• 作者: 孙彤 崔桂梅 张勇
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高炉 铁水温度 支持向量回归机 K-means聚类
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 机电一体化
• 页码范围: 809-812,817
• 页数: 5页
• 分类号: TP27
• 字数: 5205字
• 语种: 中文

摘要

铁水温度是高炉冶炼过程的关键参数,是影响高炉稳定顺行及节能降耗的重要指标.以高炉炉内热状态的重要指示剂-铁水温度为研究对象,在综合利用K-means聚类和支持向量机方法的各自优势和互补情况下,提出一种基于K-means聚类的支持向量机预测铁水温度的方法,该方法首先将训练样本数据分为m类,建立m个支持向量机回归预测模型,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次建立m个判别函数,判别待预测样本数据属于哪一类;最后将待预测样本数据代入相应类的回归模型中进行预测.相比标准支持向量机预测,得到了较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔桂梅	内蒙古科技大学信息工程学院	152	744	13.0	21.0
2	张勇	内蒙古科技大学信息工程学院	39	114	6.0	9.0
3	孙彤	内蒙古科技大学信息工程学院	2	33	2.0	2.0