發(fā)布時間：2019-07-16 13:39

【摘要】：入爐焦比是高爐生產(chǎn)過程中的一個重要技術(shù)經(jīng)濟指標。由于高爐內(nèi)物理化學(xué)反應(yīng)的復(fù)雜性以及冶煉過程受許多非線性因素影響的問題,預(yù)測精度普遍不高。為了提高入爐焦比預(yù)測的精度,采用灰色關(guān)聯(lián)度分析和粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的預(yù)測方法。應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度分析理論確定影響入爐焦比的主要因素,采用粒子群算法對最小二乘支持向量機的核寬度和正則化參數(shù)進行優(yōu)化,最后用優(yōu)化后的最小二乘支持向量機模型進行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,改進方法具有更高的預(yù)測精度,為煉鐵工序入爐焦比預(yù)測提供了一種有效的新方法。
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圖片說明： 區(qū)間分別為（0．邋１，１０００），（ｏ．ｏｉ，５０００），ＰＳＯ算法的群體規(guī)逡逑ｐｓｏ算法部分邐ｌｓｓｖｍ部分邐模選為４０，進化代數(shù)設(shè)為３００代。學(xué)習(xí)因子ｃｌ邋＝１．５、ｃ２邋＝逡逑初始化粒子群——邐丨~&》＿邋｜邐１．７。經(jīng)過粒子群算法訓(xùn)練后ＬＳＳＶＭ的最佳參數(shù)為＜ｒ邋＝逡逑丨邋１丨一，丨邐２．邋６１７９、７＝邋３０７１．７９６４，迭代尋優(yōu)曲線見圖３。逡逑ＬＳＳＶＭ訓(xùn)練得到邐————逡逑，筇懿＊邐Ｌ逡逑———＊邐和懲罰系數(shù)飛邐ｉ５ｌ．ＶＶｉ邋ｉ！ｌｉ；ＵＭＳＥｌＰＳＯｍｅｔｈｏｄ］逡逑￣ｎ邐邋邐＾邐（衫ｔｔｃ１？１．５．ｃ２＝１．７？終邋ｉｌ邋ｆ、ｉ々《３０ＣＭｉＮＴ故…Ｐ0Ｐ？４０）逡逑Ｉ邋記錄每個粒子的適應(yīng)邐Ｂｅｓｔ邋ｃｒ＝Ｚ６１７９邋Ｂｅｓｔ邋ｙ＝３０７１．７９６４邋ＣＶｍｓｅ＝０．００１８９６逡逑ｗｒＴ逡逑Ｉ更新每個子的適應(yīng)Ｉ邐—Ｉ邐篇０．０８[xｉ邐Ｉ邐ｊ邐邐ｉ邐Ｉ邐＊Ｉ逡逑度值及Ｐｂｅｓｔ和Ｇｂｅｓ丨邐■邋ｌ邐嬸邋？逡逑Ｔ；邐仿真預(yù)測邐ａ0６…邋刀邐邐：邐｜邐�。ⅰ�？］逡逑ｍｍＳｍ邐０Ｍ……逡逑０．０２邐…？？卜邋邐ｊ邐ｊ邋邋－ｊ——－——｜邐—？｛逡逑圖邋２邋ＰＳＯ邋優(yōu)化邋ＬＳＳＶＭ邋算法流程圖邐０0邋ｓｏ邋ｉｏｏ邋１５0邐２００邐２５０邐３００逡逑進代代數(shù)逡逑ｘ＼邋＝邋２邋ｘ邐＋邋（－ｌ），（ｔ邋＝邋ｌ，２，３，－，８）邋（１４）邐圖３邋適應(yīng)度曲線逡逑＾ｊ＇ｍａｘ邋＾ｉｍｉｎ逡逑其中為歸一化后的影響因素數(shù)列，范圍在［－１，１］之間，４．２訓(xùn)練集訓(xùn)練模型逡逑＼為歸一化前的影響因素數(shù)列，＊—為歸一化前影響因素數(shù)邐根據(jù)ＰＳ０算法尋
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圖片說明： 區(qū)間分別為（0．邋１，１０００），（ｏ．ｏｉ，５０００），ＰＳＯ算法的群體規(guī)逡逑ｐｓｏ算法部分邐ｌｓｓｖｍ部分邐模選為４０，進化代數(shù)設(shè)為３００代。學(xué)習(xí)因子ｃｌ邋＝１．５、ｃ２邋＝逡逑初始化粒子群——邐丨~&》＿邋｜邐１．７。經(jīng)過粒子群算法訓(xùn)練后ＬＳＳＶＭ的最佳參數(shù)為＜ｒ邋＝逡逑丨邋１丨一，丨邐２．邋６１７９、７＝邋３０７１．７９６４，迭代尋優(yōu)曲線見圖３。逡逑ＬＳＳＶＭ訓(xùn)練得到邐————逡逑，筇懿＊邐Ｌ逡逑———＊邐和懲罰系數(shù)飛邐ｉ５ｌ．ＶＶｉ邋ｉ�。欤�；ＵＭＳＥｌＰＳＯｍｅｔｈｏｄ］逡逑￣ｎ邐邋邐＾邐（衫ｔｔｃ１？１．５．ｃ２＝１．７？終邋ｉｌ邋ｆ、ｉ々《３０ＣＭｉＮＴ故…Ｐ0Ｐ？４０）逡逑Ｉ邋記錄每個粒子的適應(yīng)邐Ｂｅｓｔ邋ｃｒ＝Ｚ６１７９邋Ｂｅｓｔ邋ｙ＝３０７１．７９６４邋ＣＶｍｓｅ＝０．００１８９６逡逑ｗｒＴ逡逑Ｉ更新每個子的適應(yīng)Ｉ邐—Ｉ邐篇０．０８[xｉ邐Ｉ邐ｊ邐邐ｉ邐Ｉ邐＊Ｉ逡逑度值及Ｐｂｅｓｔ和Ｇｂｅｓ丨邐■邋ｌ邐嬸邋？逡逑Ｔ；邐仿真預(yù)測邐ａ0６…邋刀邐邐：邐｜邐�。ⅰ�？］逡逑ｍｍＳｍ邐０Ｍ……逡逑０．０２邐…？？卜邋邐ｊ邐ｊ邋邋－ｊ——－——｜邐—？｛逡逑圖邋２邋ＰＳＯ邋優(yōu)化邋ＬＳＳＶＭ邋算法流程圖邐０0邋ｓｏ邋ｉｏｏ邋１５0邐２００邐２５０邐３００逡逑進代代數(shù)逡逑ｘ＼邋＝邋２邋ｘ邐＋邋（－ｌ），（ｔ邋＝邋ｌ，，２，３，－，８）邋（１４）邐圖３邋適應(yīng)度曲線逡逑＾ｊ＇ｍａｘ邋＾ｉｍｉｎ逡逑其中為歸一化后的影響因素數(shù)列，范圍在［－１，１］之間，４．２訓(xùn)練集訓(xùn)練模型逡逑＼為歸一化前的影響因素數(shù)列，＊—為歸一化前影響因素數(shù)邐根據(jù)ＰＳ０算法尋
【作者單位】： 天津理工大學(xué)天津市復(fù)雜系統(tǒng)控制理論與應(yīng)用重點實驗室;天津農(nóng)學(xué)院;
【基金】：天津市科技支撐計劃重點項目(2013ZCZDGX03800)
【分類號】：TF53;TP18

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本文編號：2515104