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题名LF精炼终点成分预报模型开发
被引量：19
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作者
于鹏
战东平
姜周华
李大量
尹小东
马志刚
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机构
东北大学材料与冶金学院
宝山钢铁股份有限公司
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出处
《材料与冶金学报》
CAS
2006年第1期20-22,共3页
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文摘
针对LF合金成分预报问题,采用参考炉次法建立了终点成分预报模型.并编制出了应用软件。从程序运行结果来看,根据钢种成分要求预报终点成分,其中碳、锰和硅的达到100%,而铝达到98%,本模型的开发对现场应用具有一定的应用前景.
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关键词
钢包精炼炉
参考炉次法
冶金模型
成分预报
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Keywords
Ladle Furnace
reference heat method
metallurgical model
composition prediction
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分类号
TF703.8
[冶金工程—钢铁冶金]
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题名小波神经网络在炼铜转炉炉渣重量和成分预报中的应用
被引量：3
- 2
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作者
姚俊峰
江金宏
梅炽
彭小奇
任鸿九
周安梁
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机构
中南大学热工设备仿真与优化研究所
贵溪冶炼厂
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出处
《有色金属》
CSCD
2001年第2期42-44,共3页
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文摘
小波分析是一种新的信号处理技术 ,具有良好的时频局部化特征。为了克服BP网络自身算法的缺陷 ,得到更高的学习精度和更快的收敛速度 ,使用小波包分析的特征提取及神经网络的非线性映射特性 ,构造了小波神经网络 ,以此为基础开发出的软件系统具有使用的特征量少 ,建造预报系统较为简单等优点。将之应用于炼铜转炉炉渣重量及成分预报 ,该模型完全能够较准确地预报出渣量和成分。其平均拟合误差为 1 5 % ,平均预报误差为 3 1%
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关键词
小波分析
神经网络
炼铜
砖炉
炉渣
成分预报
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Keywords
wavelet analysis
neural network
copper smelting converter
slag
forecasting
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分类号
TF811
[冶金工程—有色金属冶金]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于SVM的LF精炼炉成分预报模型的研究
被引量：2
- 3
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作者
王希娟
张蕾
冯京晓
秦在智
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机构
洛阳师范学院物理与电子信息学院
洛阳矿山机械工程设计研究院
洛阳大华重型机械有限公司
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出处
《兵器材料科学与工程》
CAS
CSCD
2011年第2期70-73,共4页
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文摘
炼钢精炼环节存在许多非线性因素,直接影响最终成品钢的成分。以实际数据为基础,运用传统经验公式法和SVM网络分别建立LF精炼炉终点成分预测模型,并对其预测效果进行比较,实践证明了SVM网络预测模型的准确性和实用性。
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关键词
经验公式
SVM网络
成分预报
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Keywords
empirical equation
SVM NN
composition prediction
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分类号
TF769.2
[冶金工程—钢铁冶金]
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题名基于主成分分析的人工智能台风路径预报模型
被引量：18
- 4
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作者
黄小燕
金龙
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机构
南京信息工程大学大气科学学院
广西壮族自治区气象减灾研究所
广西壮族自治区气候中心
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出处
《大气科学》
CSCD
北大核心
2013年第5期1154-1164,共11页
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基金
广西青年基金项目2011GXNSFB018001
国家自然科学基金资助项目41065002
+1 种基金
广西自然科学基金北部湾重大专项项目2011GXNSFE018006
科技部公益性行业(气象)科研专项GYHY201106036
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文摘
利用主成分分析可以从具有随机噪声干扰的气象场提取主要信号特征,排除随机干扰的能力,论文以1980～2010年共31年6～9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品动力预报因子,采用主成分分析的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风路径预报模型的预报建模研究。在预报建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行了预报试验,试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月份台风路径预报中,平均绝对误差分别下降了7.4%、4.8%、12.4%、17.0%。另外,论文进一步在初选预报因子和样本个例相同的情况下,通过比较新模型与直接采用主成分分析方法选因子并分别运用逐步回归和遗传—神经网络集合预报模型进行计算的预报精度差异表明,前者具有更高的预报精度,其原因是该方法挖掘利用了全部备选预报因子的有用预报信息,而且遗传—神经网络集合预报模型的是由多个神经网络个体预报结果合成,集合模型的各个神经网络个体的网络结构,是通过遗传算法的优化计算确定的,因此,该集合预报模型的泛化能力显著提高,在实际天气预报中具有较好的实用性和推广价值。
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关键词
主成分分析遗传算法集合预报气候持续法
台风路径
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Keywords
Principal component analysis, Genetic algorithm, Ensemble prediction, Climatology and persistance,Typhoon tracks
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分类号
P457.8
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名东亚夏季风降雨的可预报性研究
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作者
刘成璟
章向明
唐佑民
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机构
卫星海洋环境动力学国家重点实验室
国家海洋局第二海洋研究所
北不列颠哥伦比亚大学环境科学与工程系
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出处
《海洋学研究》
CSCD
北大核心
2015年第4期17-29,共13页
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基金
国家自然科学基金项目资助(41276029)
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文摘
本文根据CMAP(The Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation)观测资料,使用相关系数和均方根误差,对CHFP2(Coupled Historical Forecast Project,phase 2)的2个模式对东亚夏季降雨的季节预报技巧作出评价。在完美模式的理论框架下,分别使用基于信噪比的潜在相关系数和基于信息熵的潜在可预报性指标,对该区域主要针对夏季降雨的可预报性作出评价。通过最可预报分量分析(PrCA),得到季节降雨的最可预报型。将最可预报型投影到海温场,得到了降水最可预报型对应的海温分布。研究发现:相关系数所反映的预报和观测的线性相关程度总体上是低纬度海洋区域比高纬度陆地区域高,而均方根误差反映的则是在海洋区域降雨预报偏离实际值的程度较陆地区域大,预报水平与目前降雨的季节预报水平相符。潜在可预报性估计表明,潜在可预报率存在空间上的变化,从低纬度向高纬度、从海洋到内陆,呈衰减趋势。同时,信号和噪音的分析表明,信号成分占主导作用,形成了潜在可预报率的空间分布格局,暗示了海洋外强迫的重要作用;中国大陆缺少像海洋区域那样明显的外强迫,因此降水季节预报技巧相比热带海洋区域非常有限。海温投影的分析表明海洋的外强迫是东亚降雨季节预报的重要来源。尽管厄尔尼诺本身的复杂性,它对东亚夏季风的重要影响及其与东亚降雨预报之间的遥相关揭示了它们内在的联系。
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关键词
东亚降雨
季节预报
潜在可预报性
最可预报成分
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Keywords
East-Asian precipitation
seasonal forecast
potential predictability
most predictable component
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分类号
P457.6
[天文地球—大气科学及气象学]
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