【摘 要】
：
钢铁冶炼中最重要的生产环节就是高炉炼铁,其内部变量分布复杂、大量的物理化学反应以及结构的封闭性,导致操作人员对高炉炉温的直接测量有很大困难。而生产过程中,高炉炉温
论文部分内容阅读
钢铁冶炼中最重要的生产环节就是高炉炼铁,其内部变量分布复杂、大量的物理化学反应以及结构的封闭性,导致操作人员对高炉炉温的直接测量有很大困难。而生产过程中,高炉炉温的变化可以间接用铁水硅含量的变化来表示。因此,建立准确可靠的高炉铁水硅含量预测模型对调控高炉炉温,保证高炉的顺利运行至关重要。首先,对高炉炼铁进行了介绍,以便建立更加贴近高炉生产实际的模型。根据专家经验以及灰色关联分析法选择与铁水硅含量相关性较大的7个变量作为模型的输入变量,并对所收集的数据进行预处理,为模型的建立打下基础。其次,针对极限学习机在进行铁水硅含量预测时随机生成输入层权值和隐含层阈值,易导致模型存在预测精度下降以及过拟合等问题,引入遗传算法对其进行优化。通过仿真实验结果进行对比分析,改进后的预测模型比单一的极限学习机预测模型的预测精度略有提升。在此基础上,将粒子群算法和遗传算法相结合,以粒子群算法为主,遗传算法为辅,形成了PSO-GA算法。该方法融合了两种算法各自的优点,建立了基于PSO-GA-ELM的高炉铁水硅含量预测模型,仿真结果验证了该模型的有效性。图19幅;表4个;参50篇。
其他文献
多数工业机器人应用场合里,机器人的动作需要通过预先示教以及离线编程来指定,加工过程只是简单的重复预先设定的动作。但是工作环境或者工件的位置、大小发生改变时,机器人
零样本学习(Zero-Shot Learning,ZSL)的目的是仅使用可见类样本的视觉特征和语义表示来训练模型,然后将未见类的语义表示作为桥梁,使模型具有识别未见类样本的能力。现有的零
A集团是隶属于国资委管理的特大型中央能源建设企业,从2001年进入伊朗市场以来,先后实施了多个大型水电站和水治理项目。然而,囿于伊朗特殊的政治体制、法律制度等因素,A集团
人体动作检测研究如何让计算机自动地找出视频中发生动作的位置,并识别出动作的类别。它是自动视频分析的一项重要内容,也是计算机视觉研究领域的一个重点研究方向,在智能安防、人机交互和自动驾驶等方面都扮演着非常重要的角色。目前的动作检测方法多是先使用动作候选片段提议方法生成一些候选片段,再对这些候选片段进行调整来得到最后的检测结果,因此动作检测的性能很大程度上取决于动作候选片段的质量。但由于目前的动作候选
PPP模式的推广及快速发展在很大程度上加快了我国基础设施建设的步伐。作为一种政府供给公共产品提供公共服务的新模式,在基建投资领域扮演着越来越重要的角色。伴随着PPP项
近年来,随着我国科技水平的不断提高,建筑工程技术也获得了长足的进步。施工企业的项目管理水平也从粗放式逐渐向信息化、精细化方向过渡。BIM(Building Information Modelin
随着我国化工产业的迅速发展,沿海化工园区已逐步成为集生产、加工、运输、储存、处理为一体的综合性园区。尽管一体化的模式提高了生产效率,但园区也集成了多种易燃、易爆或
推荐系统在现代商业平台中发挥了重要作用,目前已经被广泛应用在各个领域中。其中,会话序列推荐是推荐系统领域的热门问题之一。随着深度学习技术的发展以及会话序列推荐相关
随着金融互联网的发展,电子现金系统再次获得专家和学者的关注。在最近两年,陆续出现了更加安全,更加实用的可分电子现金方案。可分电子现金,作为电子现金的特例,具有一般电
近年来,随着互联网技术的快速发展,在线服务规模显著增长。互联网中存在大量功能相同或相似的在线服务,用户需要花费大量的时间在众多服务中选择满意的在线服务,通过在线服务评价方法可以帮助用户更好地选择在线服务。现有研究方法假设用户具有相同的评价准则,但是用户的消费爱好和消费习惯都不相同,这导致每位用户对在线服务的评价准则在实际中是不同的。在不同评价准则下得到的同一服务的用户评分是不具备可比较性的,根据不