高炉焦炭质量的GA-SVM模型预测

• 作者: 王志峰 袁正波 陶文华
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 焦炭质量 支持向量机 遗传算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 57-60,65
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 2790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2017.11.013

摘要

焦炭的质量对高炉冶炼的生产有着重要的影响,为保证焦炭质量产量的稳定以及优化焦炭质量,针对线性回归预测方法难以解决配合煤与焦炭质量指标之间的非线性问题,通过分析焦炭质量影响因素,提出了一种基于GA-SVM模型的焦炭质量预测,解决了模型中惩罚因子C、基函数参数σ和不敏感损失参数ε难以确定的问题.最后基于某炼焦企业数据进行仿真实验,与BP神经网络预测比较,结果表明优化后的GA-SVM模型具有较高预测精度,对焦炭生产具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶文华	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	40	226	7.0	14.0
2	王志峰	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	3	14	2.0	3.0
3	袁正波	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	2	10	2.0	2.0