高爐煉鐵要嚴格控制硅的還原過程,掌握鐵水硅含量的變化。本文針對高爐煉鐵過程的非線性和動態(tài)性,以Elman神經網(wǎng)絡和Adaboost算法為主要的數(shù)據(jù)驅動建模方法,對硅含量分別進行了回歸與分類預測,并將回歸與分類的結果進行信息融合:（1）硅含量的回歸預測。分別研究了多變量Elman-Adaboost強回歸器（Multi-variable Elman-Adaboost Strong Predictor,MEASP）和單變量 Elman-Adaboost 強回歸器（Single-variable Elman-Adaboost Strong Predictor,SEASP）。MEASP平均命中率為94.80%;SEASP平均命中率為90.21%。最后,分析了MEASP比SEASP精度高的原因。（2）硅含量變化方向的分類預測。分別研究了多變量Elman-Adaboo.st強分類器（Multi-variable Elman-Adaboost Strong Classifier,MEASC）和單變量Elman-Adaboost 強分類器（Single-variable Elman-Adaboost S... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．?３?ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)的圖示??

學碩士學位論文?第三章基于Ｅｌｍａｎ－Ａｄａｂｏｏｓｔ模型的高爐鐵水硅含量表３．?３兩個參數(shù)取值不同的強回歸器模型的誤差均方值比較??參數(shù)?Ａ／?＝?５、／／?＝?２０?Ｍ?＝?２０、／／?＝?５??ＭＳＥ?０．００２８４?０．００２７２??Ｍ?＝?５、ｉｆ?＝?２０與Ｍ?＝?２０、／／二５時的預測誤差絕對值曲線分別如圖?１５所不。對比圖３．?１４、圖３．?１５，可以看出圖３．?１５中強回歸器的誤于０．１的比例較高，誤差普遍較小。??通過以上分析，選擇結構為１２－５－１的Ｅｌｍａｎ神經網(wǎng)絡為弱回歸器，數(shù)目為２０，組成最優(yōu)ＭＥＡＳＰ，其平均命中率為９４．８０％，誤差均７２，預測結果中真實值與預測值的比較如圖３．?１６所示。從圖３．?１６，預測值能較好地與真實值的變化同步。??．￣ｒ?－?Ｉ－－

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【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于支持向量機的高爐鐵水硅含量預測[D]. 馬淑艷.浙江大學 2016
[2]高爐冶煉過程的多尺度特性與硅含量預測方法研究[D]. 宋菁華.浙江大學 2016
[3]基于多傳感器信息融合的移動機器人避障系統(tǒng)研究[D]. 高慧英.哈爾濱工業(yè)大學 2010



本文編號：2919769