基于PSO优化SVM的转炉炼钢用氧量预测研究

• 作者: 吴庆朝 张娟娟 张文兴 王建国 秦波
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: PSO优化SVM 用氧量预测 氧气吹顶转炉炼钢
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TF711
• 字数: 2950字
• 语种: 中文

摘要

用氧量是影响钢水质量的主要因素之一,为提高转炉炼钢用氧量模型的预测精度,提出基于PSO优化SVM的吹氧量建模预测方法.针对SVM结构参数依据经验选取,致使预测模型的泛化能力差,在标准PSO算法的基础上,优化SVM的惩罚系数、不敏感损失系数和高斯核宽度系数3个结构参数,并建立转炉炼钢用氧量预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Auto-MPG标准数据,验证了方法的有效性;最后以某钢厂100 t转炉的实际生产数据建立吹氧量预测模型,结果表明,与标准BP、RBF及SVM相比,基于PSO优化SVM的转炉炼钢吹氧量预测模型精度高、泛化能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文兴	内蒙古科技大学机械工程学院	39	127	6.0	8.0
2	王建国	内蒙古科技大学机械工程学院	112	350	8.0	11.0
3	秦波	内蒙古科技大学机械工程学院	46	199	7.0	12.0
4	张娟娟		4	15	1.0	3.0
5	吴庆朝	内蒙古科技大学机械工程学院	5	48	4.0	5.0