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基于最优加权组合模型的转炉炼钢耗氧量预测
被引量:
4
1
作者
王红君
蒋伟杰
+1 位作者
赵辉
岳有军
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第2期94-98,共5页
针对转炉炼钢过程中氧气消耗量难以准确预测问题,提出了一种基于灰色系统和遗传算法优化的BP神经网络组合的转炉耗氧量预测模型。首先,对提取出的转炉冶炼历史数据,运用灰色关联度方法确定出转炉炼钢氧气消耗量序列的主导因数序列;再对...
针对转炉炼钢过程中氧气消耗量难以准确预测问题,提出了一种基于灰色系统和遗传算法优化的BP神经网络组合的转炉耗氧量预测模型。首先,对提取出的转炉冶炼历史数据,运用灰色关联度方法确定出转炉炼钢氧气消耗量序列的主导因数序列;再对筛选出的主导因数序列数据运用灰色系统模型和GA-BP神经网络模型分别进行预测,最后,根据模型的预测结果,以组合预测误差平方和最小为目标函数,计算出各个模型的最优权重系数并进行加权融合进而实现了对转炉氧气消耗量的预测。仿真结果表明,提出的组合预测模型在减小预测误差、提髙预测精度以及增强泛化能力等方面优势明显,更加适合于转炉炼钢耗氧量的预测。
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关键词
转炉氧气
灰色关联度分析
灰色系统
GA-BP神经网络
组合预测模型
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职称材料
题名
基于最优加权组合模型的转炉炼钢耗氧量预测
被引量:
4
1
作者
王红君
蒋伟杰
赵辉
岳有军
机构
天津
理
工
大学
自动化
学院
(
天津市
复杂
控制
理论与
应用
重点
实验室
)
天津
农
学院
出处
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第2期94-98,共5页
基金
天津市科技支撑计划重点项目(2013ZCZDGX03800)
文摘
针对转炉炼钢过程中氧气消耗量难以准确预测问题,提出了一种基于灰色系统和遗传算法优化的BP神经网络组合的转炉耗氧量预测模型。首先,对提取出的转炉冶炼历史数据,运用灰色关联度方法确定出转炉炼钢氧气消耗量序列的主导因数序列;再对筛选出的主导因数序列数据运用灰色系统模型和GA-BP神经网络模型分别进行预测,最后,根据模型的预测结果,以组合预测误差平方和最小为目标函数,计算出各个模型的最优权重系数并进行加权融合进而实现了对转炉氧气消耗量的预测。仿真结果表明,提出的组合预测模型在减小预测误差、提髙预测精度以及增强泛化能力等方面优势明显,更加适合于转炉炼钢耗氧量的预测。
关键词
转炉氧气
灰色关联度分析
灰色系统
GA-BP神经网络
组合预测模型
Keywords
oxygen converter
grey correlation
analysis of gray system
GA-BP neural network
combination forecast model
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最优加权组合模型的转炉炼钢耗氧量预测
王红君
蒋伟杰
赵辉
岳有军
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017
4
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参考文献
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