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题名KICR在转炉炼钢终点温度预测中的应用
被引量：4
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作者
严良涛
李赣平
赵学远
李鸣
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机构
南昌大学机电工程学院
南昌大学信息工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第1期153-156,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61064004)
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文摘
转炉终点温度是决定钢质量的关键因素,在炼钢的恶劣环境中难以检测。建立了基于核独立元回归(KICR)方法的终点温度的预测模型。将核独立元分析(KICA)与回归分析相结合,利用KICA方法提取输入数据矩阵的独立元(KIC)矩阵;分别以KIC、实值矩阵为自变量和因变量进行训练,求取最小二乘回归(LSR)系数建立预测模型。工业现场生产数据仿真结果表明:与PCR,PLSR和ICR等预测模型相比,基于KICR的转炉终点温度预测模型,预测精度高、跟踪性能较好,可为实际生产中的终点控制提供参考,提高生产效益。
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关键词
转炉炼钢
终点控制
核独立元分析
核独立元回归
回归预测
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Keywords
converter steel-making
end point control
kernel independent component analysis （KICA）
kernelindependent component regression（kicr）
regression prediction
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分类号
TP27
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名核独立元分析的非线性多元回归方法研究
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作者
李鸣
倪智振
李赣平
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机构
南昌大学环境与化学工程学院
南昌大学信息工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期859-863,共5页
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基金
国家自然科学基金(61064004)
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文摘
针对工业过程中多变量非高斯分布数据的回归预测问题,提出一种基于数据驱动的核独立元分析的非线性多元回归方法(KICR)。将非线性输入数据矩阵通过核独立元分析(KICA)算法提取核独立元矩阵(KIC),以KIC为自变量,目标真值矩阵为应变量进行训练组最小二乘回归(PLSR)系数的求取和测试组多元线性回归(MLR)预测模型的建立。该方法有效弥补了本质线性的快速独立元回归(Fast-ICR)方法在非高斯分布数据上预测精度的不足。通过非线性数值方程案例预测模型的仿真,表明该方法在合适的高斯基核函数映射下拥有比Fast-ICR更高的回归预测精度。
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关键词
核独立元分析
回归
核独立元回归
回归预测
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Keywords
kernel independent component analysis（KICA）
regression
kernel independent component regression（kicr）
regression prediction
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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