大型高炉铁水硅含量变化趋势的智能预报

来源期刊：控制工程2020年第3期

论文作者：蒋珂 蒋朝辉 谢永芳 潘冬 桂卫华

文章页码：540 - 546

关键词：铁水硅含量;趋势预报;复合差分进化算法;随机权神经网络;

摘    要：针对铁水硅含量趋势的研究仅局限于利用前后历史数据的差值来量化下一炉次趋势的变化,无法量化未来一段时间内铁水硅含量的变化趋势,且对铁水硅含量变化趋势划分不完全的问题,通过在对现场数据预处理的基础上,结合现场操作制度、专家经验和变量的滞后时间确定趋势变化周期,采用回归拟合确定硅含量趋势的变化信息,利用复合差分进化算法来优化随机权神经网络的参数,建立高炉铁水硅含量变化趋势智能预报模型,实现大型高炉铁水硅含量变化趋势的五分类预报,现场数据验证了所建模型的有效性和可行性,为高炉操作者提前判断炉况变化趋势以及调控方向与幅度提供了可靠的参考依据。