基于多目标规划理论预测高炉铁水硅含量.docx
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基于多目标规划理论预测高炉铁水硅含量黄海燕曹东明李自创摘要:本文研究的是高炉铁水硅含量问题。通过数据可知这是一类多元非线性回归问题。我们运用多目标规划理论建立相应的数学模型得到铁水硅含量与各参数间的关系。首先从给定的大量数据(实测数据)中筛选出与高炉铁水硅含量有密切联系的三个参数铁水温度、铁量差、料速。此外对铁水硅含量有影响的还有透气性指数、风温、风量由于各参数间息息相关我们首先建立多目标规划模型得到铁量差、料速和铁水温度与
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编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第页共NUMPAGES20页第PAGE\*MERGEFORMAT20页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT20页基于多目标规划理论预测高炉铁水硅含量黄海燕曹东明李自创摘要:本文研究的是高炉铁水硅含量问题。通过数据可知,这是一类多元非线性回归问题。我们运用多目标规划理论建立相应的数学模型得到铁水硅含量与各参数间的关系。首先,从给定的大量数据(实测数据)中筛选出与高炉铁水硅含量有密切联系的三个参数,铁水温度、铁量差、料
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编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第页共NUMPAGES13页第PAGE\*MERGEFORMAT13页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT13页基于多目标规划理论预测高炉铁水硅含量黄海燕曹东明李自创摘要:本文研究的是高炉铁水硅含量问题。通过数据可知,这是一类多元非线性回归问题。我们运用多目标规划理论建立相应的数学模型得到铁水硅含量与各参数间的关系。首先,从给定的大量数据(实测数据)中筛选出与高炉铁水硅含量有密切联系的三个参数,铁
一种基于多目标集成学习的高炉铁水硅含量预测方法.pdf
本发明涉及钢铁企业自动化检测技术领域,提供一种基于多目标集成学习的高炉铁水硅含量预测方法。首先采集高炉检测参数和硅含量数据,构建初始样本集;然后对初始样本集进行数据预处理;接着,选取训练集、验证集,设置多目标离散差分进化算法各参数,初始化种群,将特征选择方案作为种群中的个体,构建并训练每个个体对应的高炉铁水硅含量预测的极限学习机模型,以最大化种群中个体的预测精度和个体相互之间的差异性为目标,基于多目标离散差分进化算法对种群进行更新,生成子学习机;最后,计算各子学习机的权重,利用权重对子学习机进行集成,得到
基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型.docx
基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型摘要高炉铁水的硅含量是高炉操作过程中需要关注的一个重要指标。本文基于分类回归树模型,通过对高炉铁水样本数据进行分析和建模,构建了一种铁水硅含量预测模型,并对其进行了评估。实验结果表明,该模型具有较高的预测精度和一定的鲁棒性,能够为高炉操作人员提供有价值的参考信息。关键词:分类回归树、高炉铁水、硅含量、预测模型引言高炉铁水是指从高炉出口处流出的铁水,其中硅含量是影响高炉炉渣及产品质量的重要因素之一。因此,预测高炉铁水样品的硅含量具有重要意义。传统的预测方法往往依赖于经验