基于概念格和改进粒子群算法的铁水硅含量预测模型.pdf

《基于概念格和改进粒子群算法的铁水硅含量预测模型》 在高炉冶炼过程中，铁水硅含量是一个至关重要的参数，它不仅直接影响到高炉产品的质量，而且能够反映出高炉内部的热状态。因此，对铁水硅含量进行准确的预测，对于判断炉温和指导操作具有决定性的作用，有助于降低焦比，减少生产成本，稳定炉况，实现节能减排的目标。 文章采用了概念格作为数据简化工具，这一数据结构能够通过概念和关系的组织，帮助识别并去除影响硅含量的冗余参数，提高模型的效率和准确性。通过这种方式，可以有效地挖掘数据间的关联性和重要性，简化复杂的输入特征，减少计算复杂度，使模型更易于理解和应用。 同时，文中提出了一种基于人工鱼渐变视野的粒子群优化算法（AFIV-PSO），这是一种对传统粒子群优化算法的改进。粒子群优化算法是一种模拟群体智能行为的优化技术，能全局搜索最优解，而在AFIV-PSO中，通过引入人工鱼的视觉范围机制，增强了算法的局部搜索能力和全局优化能力。此算法被用于支持向量机（SVM）的相关参数优化，SVM是一种强大的非线性分类和回归模型，其性能高度依赖于参数的选择。 结合概念格的数据简化和AFIV-PSO的参数优化，文章构建了一个基于概念格和改进粒子群优化算法的支持向量机预测模型。该模型在高炉铁水硅含量的预测上表现优秀，能有效捕捉数据的内在规律，提高预测精度，为高炉炼铁的实践操作提供了科学的理论指导。 传统的建模方法，如机理模型和推理模型，虽然在一定程度上能够解释高炉内部反应机理，但它们往往需要深入的物理理解，而数据驱动模型则避免了这个需求。支持向量机模型等数据驱动方法，以其无需精确数学模型和能够充分利用经验知识的特点，近年来在高炉冶炼建模中受到广泛关注。通过对多种建模方法的融合，可以弥补单一方法的不足，提升模型的综合性能。 这篇研究结合了概念格的数据处理能力和优化算法的寻优功能，为高炉铁水硅含量的预测提供了一个高效且精确的模型，对于推动高炉冶炼工艺的优化和节能降耗具有显著的意义。同时，这种方法论也为其他工业过程中的复杂参数预测问题提供了有价值的参考。