- 一种工业过程软测量建模方法
- 本发明实施例公开了一种工业过程软测量建模方法。该方法包括获取用于所述工业过程软测量建模方法的建模数据作为待处理数据，依据权重选择训练数据，利用单一智能方法建立软测量子模型，利用软测量子模型得到所述工业过程软测量建模方法的...
- 田慧欣刘玉栋
- 文献传递
- 基于软测量的钢包精炼生产过程多目标鲁棒优化
- LF炉的设备简单、投资较少、冶炼工艺灵活、精炼后的钢水中气体含量低、有害杂质少，成分稳定等优点，所以LF精炼一直在钢铁企业中应用广泛。同时，使用LF炉精炼技术可以增加钢的品种、提高钢的质量。本文以福建三钢有限责任公司10...
- 刘玉栋
- 关键词：钢包精炼炉鲁棒性能
- 基于AdaBoost.RS算法的LF炉钢水温度预报分析被引量：6
- 2017年
- LF炉钢水温度的精准控制有利于缩短钢的冶炼时间,从而节约其生产成本。而获得准确的LF炉钢水温度预报是钢水温度控制的先决条件。通过分析LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素,提出一种适用于LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的AdaBoost.RS集成建模算法。该算法引入松弛变量和遗忘因子2个参数,在提高预测精度的同时,可以克服大噪声数据带来的干扰,同时增量学习可以降低早期生产数据对模型的影响。以福建三钢有限责任公司100tLF炉为研究对象,采用5个测试函数验证算法的抗噪性能,分别用静态数据和动态数据对钢水出站的终点温度进行预报。实验结果表明,预测的绝对误差小于10℃的样本数量超过了样本总数的90%,算法精度较高,有利于实际生产应用。
- 田慧欣刘玉栋孟博
- 关键词：软测量ADABOOSTBP神经网络钢包精炼
