基于变邻域粒子群算法的铁水硅含量稳定性分析

• 作者: 何志军 杨凯 金永龙
• 来源期刊: 钢铁研究学报
• 关键词: 炼铁 硅含量 智能优化 仿真
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 冶炼与加工
• 页码范围: 87-92,97
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20160084

摘要

影响高炉铁水硅含量的因素往往复杂多变,影响程度不一.采用鱼骨分析法收集所有可能对硅含量产生影响的因素,经过相关分析和特征选择,最终选取6个参数作为模型的输入参数.采用改进的粒子群优化算法对支持向量机(SVM)中的参数进行优化,提出基于变邻域粒子群(VNPSO)优化 SVM的铁水硅含量预测模型.通过钢厂的实际生产数据进行验证,平均相对误差达到0.69％,平均绝对误差达到3.4×10－3,模型具有很高的预测精度.同时,绘制铁水中硅含量控制图,分析硅含量波动情况,并依此模型给出硅含量稳定性控制措施.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何志军		53	94	5.0	6.0
2	杨凯		9	43	4.0	6.0
3	金永龙		4	1	1.0	1.0