基于IFSVR和PSO算法的转炉炼钢终点预测

• 作者: 侯丽芳
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 转炉炼钢 终点预测 模糊支持向量回归机 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与算法|Theory and Algorithms
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2105734

摘要

转炉炼钢在炼钢过程中占有重要地位,对转炉过程进行精准的控制是至关重要的.转炉炼钢的控制过程是建立在转炉终点预测的基础上,所以,为了实现精准炼钢,建立转炉炼钢的终点预测模型是有必要的.针对转炉炼钢终点预报的特点,提出了一种改进的模糊支持向量回归机(IFSVR)模型.IFSVR是在模糊支持向量回归机(FSVR)的基础上,对参数ε进行优化.此外,为了提高优化效率,粒子群优化算法(PSO)被用于IFSVR的参数优化中,进而提高建模速率.仿真结果表明,所提出的模型是有效可行的.在不同的误差范围内(含碳量模型为0.005％,温度模型为10℃),含碳量和温度的命中率分别达到91％和94％,双命中率达到90％,为实际转炉应用提供了重要参考,该方法也适用于预测模型其他冶金应用.