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烧结矿质量级联集成智能预测模型
被引量：
5
1
作者
李勇
吴敏
+2 位作者
曹卫华
赖旭芝
王春生
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1742-1750,共9页
针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方...
针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方法,确定影响烧结矿质量的关键参数,并将其划分为在配料过程中可知的配料参数信息与未来生产中的烧结过程状态参数、操作参数信息;然后,提出了级联结构烧结矿质量智能集成预测模型,模型第1级采用基于T-S模糊融合的时间序列集成预测算法,准确预测烧结过程状态参数、操作参数以避免仪器仪表检测的滞后性,第2级根据第1级的预测输出和配料参数信息,采用基于BP神经网络与最小二乘支持向量机的信息熵集成预测模型,有效预测烧结矿铁品位、碱度和转鼓指数。仿真实验和工业应用表明:所建立的预测模型提高了烧结矿质量预测精度,对烧结生产具有重要指导意义。
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关键词
烧结过程
集成智能预测模型
T—S模糊融合
信息熵
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职称材料
基于PNN和IGS的铅锌烧结块成分智能集成预测模型
被引量：
2
2
作者
王春生
吴敏
佘锦华
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期316-320,共5页
针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然...
针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然后从信息论的观点出发,提出一种确定各预测模型加权系数的熵值递推算法,通过对两个预测模型的预测结果进行加权集成,获得更加准确的铅锌烧结块成分预测结果.结果表明,智能集成模型的预测精度高于单一预测模型,能有效地对烧结块成分进行预测,满足了配料计算对预测精度和数据完备性的要求.
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关键词
铅锌烧结过程
成分
预测
过程神经网络
改进灰色系统
信息熵
智能
集成
预测
模型
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职称材料
题名
烧结矿质量级联集成智能预测模型
被引量：
5
1
作者
李勇
吴敏
曹卫华
赖旭芝
王春生
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1742-1750,共9页
基金
国家863计划(2009AA04Z157)资助项目
文摘
针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方法,确定影响烧结矿质量的关键参数,并将其划分为在配料过程中可知的配料参数信息与未来生产中的烧结过程状态参数、操作参数信息;然后,提出了级联结构烧结矿质量智能集成预测模型,模型第1级采用基于T-S模糊融合的时间序列集成预测算法,准确预测烧结过程状态参数、操作参数以避免仪器仪表检测的滞后性,第2级根据第1级的预测输出和配料参数信息,采用基于BP神经网络与最小二乘支持向量机的信息熵集成预测模型,有效预测烧结矿铁品位、碱度和转鼓指数。仿真实验和工业应用表明:所建立的预测模型提高了烧结矿质量预测精度,对烧结生产具有重要指导意义。
关键词
烧结过程
集成智能预测模型
T—S模糊融合
信息熵
Keywords
sintering
intelligent integrated prediction model
T-S fuzzy information fusion
entropy
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于PNN和IGS的铅锌烧结块成分智能集成预测模型
被引量：
2
2
作者
王春生
吴敏
佘锦华
机构
中南大学信息科学与工程学院
东京工科大学计算机科学学部
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期316-320,共5页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(60425310)
国家863计划课题(2008AA04Z128).
文摘
针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然后从信息论的观点出发,提出一种确定各预测模型加权系数的熵值递推算法,通过对两个预测模型的预测结果进行加权集成,获得更加准确的铅锌烧结块成分预测结果.结果表明,智能集成模型的预测精度高于单一预测模型,能有效地对烧结块成分进行预测,满足了配料计算对预测精度和数据完备性的要求.
关键词
铅锌烧结过程
成分
预测
过程神经网络
改进灰色系统
信息熵
智能
集成
预测
模型
Keywords
lead-zinc sintering process
prediction of component
process neural network
improved grey system
information entropy
intelligent integrated-prediction model
分类号
TF81 [冶金工程—有色金属冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
烧结矿质量级联集成智能预测模型
李勇
吴敏
曹卫华
赖旭芝
王春生
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PNN和IGS的铅锌烧结块成分智能集成预测模型
王春生
吴敏
佘锦华
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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职称材料
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