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摘要
高炉透气性指数是高炉操作者衡量高炉顺行状态的指标之一.针对传统透气性指数测量模型的缺陷,本文提出了一种基于改进的多层超限学习机(multi-layer extreme learning machine,ML–ELM)的高炉透气性指数预测模型.首先分析影响高炉透气性指数的相关操作参数,考虑到高炉生产数据含有大量噪声,运用小波去噪方法消除数据的噪声干扰.然后建立高炉透气性指数预测模型.在建模过程中,将偏最小二乘(partial least square,PLS)与多层超限学习机算法结合,消除多层超限学习机最后一层隐藏层的多重共线性,提高了模型预测精度.并且所提出的改进算法称为PLS–ML–ELM.最后使用现场生产数据对该模型训练和测试,预测结果表明所提出模型能够快速、精确地预测高炉透气性指数,并且为高炉的后续操作提供有效的决策与支持.
- 出版日期2016
- 单位北京科技大学; 自动化学院
