支持向量机在高炉铁水温度预测中的应用
作者:
崔桂梅
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孙彤
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张勇
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一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。
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