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基于改进极限学习机的转炉出钢合金化锰收得率预测模型
被引量：
10
1
作者
周凯啸
林文辉
+3 位作者
孙建坤
冯小明
方炜
刘青
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期1399-1406,共8页
针对转炉炼钢出钢合金化过程合金的加入量偏差较大的问题,为更精确地控制合金加入量,以某钢厂冶炼HRB400钢出钢过程加入硅锰合金为例,建立基于极限学习机算法的Mn元素收得率预测模型,并引入正则化方法和改进粒子群算法(IPSO)对极限学习...
针对转炉炼钢出钢合金化过程合金的加入量偏差较大的问题,为更精确地控制合金加入量,以某钢厂冶炼HRB400钢出钢过程加入硅锰合金为例,建立基于极限学习机算法的Mn元素收得率预测模型,并引入正则化方法和改进粒子群算法(IPSO)对极限学习机算法进行优化,以提高模型的泛化能力和预测精度。研究结果表明:Mn元素收得率预测相对误差在5%和3%以内的命中率分别为95%和80%,准确性高于BP神经网络及人工经验的预测结果。照此种方式控制硅锰合金加入量可以满足成品钢的成分要求,且每炉次硅锰合金加入量较人工经验值平均减少20 kg,可带来每年400万元的经济效益,能够为现场生产提供参考。
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关键词
转炉
出钢合金化
元素收得率
正则化极限学习机
改进粒子群算法
预测模型
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职称材料
题名
基于改进极限学习机的转炉出钢合金化锰收得率预测模型
被引量：
10
1
作者
周凯啸
林文辉
孙建坤
冯小明
方炜
刘青
机构
北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室
新余钢铁股份有限公司
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期1399-1406,共8页
基金
江西省重点研发计划项目(20171ACE50020)。
文摘
针对转炉炼钢出钢合金化过程合金的加入量偏差较大的问题,为更精确地控制合金加入量,以某钢厂冶炼HRB400钢出钢过程加入硅锰合金为例,建立基于极限学习机算法的Mn元素收得率预测模型,并引入正则化方法和改进粒子群算法(IPSO)对极限学习机算法进行优化,以提高模型的泛化能力和预测精度。研究结果表明:Mn元素收得率预测相对误差在5%和3%以内的命中率分别为95%和80%,准确性高于BP神经网络及人工经验的预测结果。照此种方式控制硅锰合金加入量可以满足成品钢的成分要求,且每炉次硅锰合金加入量较人工经验值平均减少20 kg,可带来每年400万元的经济效益,能够为现场生产提供参考。
关键词
转炉
出钢合金化
元素收得率
正则化极限学习机
改进粒子群算法
预测模型
Keywords
converter
tapping alloying
element yield
regularized extreme learning machine
improved particle swarm algorithm
prediction model
分类号
TF758 [冶金工程—钢铁冶金]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进极限学习机的转炉出钢合金化锰收得率预测模型
周凯啸
林文辉
孙建坤
冯小明
方炜
刘青
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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