基于模拟退火-粒子群算法优化支持向量机参数的连铸漏钢预报.pdf

【支持向量机（SVM）】 支持向量机是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它的核心思想是找到一个最优超平面，能够最大程度地将不同类别的数据点分开。在连铸漏钢预报中，SVM可以用于根据历史数据预测是否会发生漏钢现象，从而帮助工厂提前采取预防措施。 【模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）】 模拟退火算法是一种全局优化技术，源自固体物理中的退火过程。它通过接受概率递减的较差解来避免早熟收敛，即陷入局部最优，从而有可能找到全局最优解。在优化SVM参数时，模拟退火算法用于评价粒子群算法更新后的粒子位置，决定是否接受新的解决方案。 【粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）】 粒子群算法是一种基于群体智能的优化方法，模仿鸟群或鱼群的集体行为。每个粒子代表一个可能的解，其移动方向和速度受到自身最佳位置和全局最佳位置的影响。PSO在SVM参数优化中能快速调整参数，并提高寻优速度。 【连铸漏钢预报】 连铸是钢铁生产中的一个重要环节，其中漏钢现象可能导致生产中断和设备损坏。漏钢预报模型利用各种算法，如SVM，预测连铸过程中可能出现的漏钢情况，以降低生产风险和损失。 【组合优化】 本文提出的SA-PSO算法是模拟退火与粒子群优化的结合，利用PSO的快速优化能力和SA的全局搜索能力，共同解决SVM参数优化问题，以提升连铸漏钢预报的准确性。 【小样本训练数据】 在训练机器学习模型时，如果样本数据量较小，可能会导致模型泛化能力不足，影响预测精度。SA-PSO算法在小样本训练数据下也能有效提高预报准确率，体现了其在数据量有限条件下的优势。 【实际应用】 文中提到的算法在某钢厂的连铸现场进行了测试，预测准确率达到了98.8%，证明了该方法在实际生产环境中的可行性和高效性。 【总结】 本文提出了一种基于模拟退火-粒子群优化的支持向量机参数优化方法，解决了在小样本训练数据下连铸漏钢预报模型准确率不高的问题。通过结合两种优化算法的优点，该方法提高了预测速度和全局优化效果，对于钢铁行业的安全生产具有重要意义。