支持向量机在高炉铁水温度预测中的应用
来源期刊:控制工程2013年第5期
论文作者:崔桂梅 孙彤 张勇
文章页码:809 - 1629
关键词:高炉;铁水温度;支持向量回归机;K-means聚类;
摘 要:铁水温度是高炉冶炼过程的关键参数,是影响高炉稳定顺行及节能降耗的重要指标。以高炉炉内热状态的重要指示剂-铁水温度为研究对象,在综合利用K-means聚类和支持向量机方法的各自优势和互补情况下,提出一种基于K-means聚类的支持向量机预测铁水温度的方法,该方法首先将训练样本数据分为m类,建立m个支持向量机回归预测模型,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次建立m个判别函数,判别待预测样本数据属于哪一类;最后将待预测样本数据代入相应类的回归模型中进行预测。相比标准支持向量机预测,得到了较高的预测精度。
崔桂梅,孙彤,张勇
内蒙古科技大学信息工程学院
摘 要:铁水温度是高炉冶炼过程的关键参数,是影响高炉稳定顺行及节能降耗的重要指标。以高炉炉内热状态的重要指示剂-铁水温度为研究对象,在综合利用K-means聚类和支持向量机方法的各自优势和互补情况下,提出一种基于K-means聚类的支持向量机预测铁水温度的方法,该方法首先将训练样本数据分为m类,建立m个支持向量机回归预测模型,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次建立m个判别函数,判别待预测样本数据属于哪一类;最后将待预测样本数据代入相应类的回归模型中进行预测。相比标准支持向量机预测,得到了较高的预测精度。
关键词:高炉;铁水温度;支持向量回归机;K-means聚类;