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基于改进烟花算法的孪生支持向量机在转炉炼钢中的应用研究

发布时间:2022-05-03 00:46
  转炉炼钢是我国最主要的炼钢生产方式,由于转炉氧气吹炼过程中复杂的物理、化学反应等因素,又造成了建立准确的预报模型极其困难的问题,模型的准确建立对炼钢生产控制的优化有重要的意义。因此建立准确的终点预报模型,提高中小型企业转炉炼钢的终点碳含量和温度命中率,是一个亟待解决的技术难题。因此,为提高转炉终点碳含量和温度的预报精度和命中率,本文采用孪生支持向量回归机(Twin Support Vector Regression,TSVR)建立终点碳含量和温度的预报模型,针对影响孪生支持向量回归机性能的惩罚系数和高斯核函数宽度系数的选取问题,采用具有较强寻优能力的烟花算法(Fireworks Algorithm,FWA)及增强烟花算法(Enhanced Fireworks Algorithm,EFWA)进行选取,然而烟花算法及增强烟花算法仍然存在问题,为此,本文主要做了如下研究:(1)为综合解决传统烟花算法爆炸半径可能为零导致资源浪费以及增强烟花算法引入的最小爆炸半径检测机制导致局部搜索能力较弱的问题,针对增强烟花算法提出了两种改进策略:引入自适应动态半径调整策略改进爆炸半径,根据不同阶段的启发式信... 

【文章页数】:72 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于改进烟花算法的孪生支持向量机在转炉炼钢中的应用研究


转炉炼钢设备示意图

终点预报,转炉炼钢,模型原理


辽宁科技大学硕士学位论文(2)各输入因素互不相关或存在较小的相关性。除了实际现场条件和冶炼条件,输入因素的选择还受不同建模者的制约,不同的研究者可能选取不同的输入因素。因此,在选取输入因素时,应该尽可能遵循上述两个原则,选取与终点碳含量和温度预报相关性较大、较为敏感的因素作为模型的输入因素。根据转炉炼钢生产原理及工艺过程,选取终点碳含量和终点温度作为预报模型的输出因素。影响终点钢水碳含量的因素通常有铁水量、废钢量、铁水温度、铁水碳含量、吹氧量、出钢量等,因此初步确定上述 6 个因素作为终点碳含量预报模型的输入因素;影响终点钢水温度的通常有铁水量、废钢量、铁水温度、吹氧量、出钢量、铁水中碳、硅、锰、磷、硫含量、终点钢水中硅、锰、磷、硫含量以及其他辅助原料轻烧白云石、白云石原石、石灰、白灰球、矿石等,因此初步确定上述 19 个因素作为终点温度预报模型的输入因素。转炉炼钢终点预报模型原理图如图 2.2 所示。

几何解释,非线性目标,支持向量回归,回归函数


* * * *, 1 1 1* *11x - ,2. . 0, , 0,l l li i j j i j i i i i ii j i ili i i iiK x x ys t C (求解原理得到非线性目标回归函数: *1,li i iif x K x x b (值b 为: *, , 0,=, , 0, i i j ii i j iy w K x x Cby w K x x C(个非线性支持向量回归机的直观解释如图 3.1 所示。


本文编号:3650290

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