【摘 要】
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为减少烧结矿化学成分和质量波动,采用改进的遗传规划算法HGP,建立了2种关键的烧结矿化学成分的预测模型。HGP算法利用在初始种群中加入部分机理经验的方式,融合机理和数据分
【机 构】
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中科院自动化所复杂系统智能控制与管理国家重点实验室(筹),浙江大学工业过程控制国家重点实验室,
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为减少烧结矿化学成分和质量波动,采用改进的遗传规划算法HGP,建立了2种关键的烧结矿化学成分的预测模型。HGP算法利用在初始种群中加入部分机理经验的方式,融合机理和数据分析进行综合建模;采用反馈校正的思想,对模型多次修正,提高模型的精度。实验表明建立的烧结矿化学成分预测模型的有效性。
In order to reduce the chemical composition and quality fluctuation of sinter, two key prediction models of sinter chemical composition were established by using improved genetic programming algorithm HGP. HGP algorithm makes use of the way of adding some mechanism experience to the initial population, the fusion mechanism and the data analysis to make a comprehensive modeling. Using the idea of feedback correction, the model is amended several times to improve the accuracy of the model. Experiments show that the established chemical composition of sinter prediction model is valid.
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