基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统.docx

基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统
基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统
摘要：连铸漏钢是钢铁生产中常见的问题之一，会严重影响产品质量和生产效率。针对这一问题，本文提出了一种基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统。该系统利用加权极限学习机的特点，通过对过去的数据进行学习和预测，能够准确、快速地预测连铸漏钢的发生情况，提高生产效率和降低产品质量问题。
关键词：连铸漏钢；加权极限学习机；预测系统
1.引言
连铸漏钢是指在钢铁连铸过程中，熔化钢液会因为各种原因从连铸机的孔口溢出，造成不必要的浪费和生产效率的降低。准确预测连铸漏钢的发生情况，对提高钢铁生产的效率和品质具有重要意义。本文提出了一种基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统，通过对连铸过程中的数据进行学习和预测，能够及时发现漏钢问题并采取相应措施，提高生产效率和降低产品质量问题。
2.相关工作
在过去的几十年中，研究人员提出了许多连铸漏钢预测模型。其中，基于统计分析和神经网络的方法在连铸漏钢预测中得到了广泛应用。然而，这些方法存在一些问题，如计算复杂度高、模型不易解释等。为了解决这些问题，本文提出了基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统。
3.方法介绍
3.1加权极限学习机
加权极限学习机是一种快速训练神经网络的方法，能够有效地处理大规模数据。其基本思想是将输入与输出之间的映射关系通过随机选择的隐含层节点权重进行逼近，从而实现快速训练和预测。
3.2连铸漏钢数据处理
本文采用了连铸过程中的历史数据作为训练样本，根据数据中包含的连铸漏钢信息，构建了连铸漏钢数据集。然后，对数据集进行特征提取和预处理，得到适用于加权极限学习机的输入数据。
3.3连铸漏钢预测模型
基于加权极限学习机的连铸漏钢预报模型主要包括两个部分：输入层和输出层。在输入层，将预处理后的数据输入到隐含层进行权重学习。在输出层，利用隐含层学到的权重对漏钢的发生情况进行预测。预测结果可通过阈值判定，得出最终的漏钢预测结果。
4.实验与结果
为了验证所提出的连铸漏钢预报系统的效果，本文采用了实际连铸过程数据进行了实验。实验结果表明，所提出的系统能够准确地预测连铸漏钢的发生情况，具有较高的预测精度和效率。
5.结论与展望
基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统能够有效地解决钢铁生产中的连铸漏钢问题。通过对过去的数据进行学习和预测，可以及时发现漏钢问题并采取相应措施，提高生产效率和降低产品质量问题。未来工作可以进一步优化预测模型，提高系统的性能和稳定性。
参考文献：
[1]Zhang,R.,&Chen,H.(2014).Asplit-stepapproachforweightinitializationofextremelearningmachine.Neurocomputing,140,118-128.
[2]Tang,J.,&Huang,G.B.(2005).Extremelearningmachineformultilayerperceptron.Neurocomputing,63,504-510.
[3]Huang,G.B.,etal.(2011).Localreceptivefieldsbasedextremelearningmachine.Neurocomputing,74,1170-1178.
以上是对基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统的论文的初步框架和内容的描述，希望能为您提供一些借鉴和参考！