基于IFSVR和PSO算法的转炉炼钢终点预测

作     者：侯丽芳 Hou Lifang

作者机构：烟台汽车工程职业学院烟台264000 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2021年第44卷第5期

页      面：68-73页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：转炉炼钢 终点预测 模糊支持向量回归机 粒子群优化算法 

摘      要：转炉炼钢在炼钢过程中占有重要地位,对转炉过程进行精准的控制是至关重要的。转炉炼钢的控制过程是建立在转炉终点预测的基础上,所以,为了实现精准炼钢,建立转炉炼钢的终点预测模型是有必要的。针对转炉炼钢终点预报的特点,提出了一种改进的模糊支持向量回归机(IFSVR)模型。IFSVR是在模糊支持向量回归机(FSVR)的基础上,对参数ε进行优化。此外,为了提高优化效率,粒子群优化算法(PSO)被用于IFSVR的参数优化中,进而提高建模速率。仿真结果表明,所提出的模型是有效可行的。在不同的误差范围内(含碳量模型为0.005%,温度模型为10℃),含碳量和温度的命中率分别达到91%和94%,双命中率达到90%,为实际转炉应用提供了重要参考,该方法也适用于预测模型其他冶金应用。