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基于支持向量机的铁水硅含量的预测
被引量:
2
1
作者
谈霖
张宗旺
+1 位作者
任冰朗
张海滨
《钢铁研究》
CAS
2016年第1期6-9,共4页
为了准确预测高炉炼铁过程的硅含量,分析了高炉工艺参数对高炉铁水硅含量的时序性影响,以支持向量机理论为基础构建了2类铁水硅含量预测模型,即硅含量模型和硅变化量模型。利用首钢迁钢3号高炉铁水硅含量数据进行模型测试,测试结果表明...
为了准确预测高炉炼铁过程的硅含量,分析了高炉工艺参数对高炉铁水硅含量的时序性影响,以支持向量机理论为基础构建了2类铁水硅含量预测模型,即硅含量模型和硅变化量模型。利用首钢迁钢3号高炉铁水硅含量数据进行模型测试,测试结果表明2类模型预测命中率均可达到80%。
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关键词
支持向量机
铁水含硅量
预测模型
原文传递
题名
基于支持向量机的铁水硅含量的预测
被引量:
2
1
作者
谈霖
张宗旺
任冰朗
张海滨
机构
北京科技大学冶金与生态工程学院
首钢股份公司迁安钢铁公司炼铁分厂
出处
《钢铁研究》
CAS
2016年第1期6-9,共4页
文摘
为了准确预测高炉炼铁过程的硅含量,分析了高炉工艺参数对高炉铁水硅含量的时序性影响,以支持向量机理论为基础构建了2类铁水硅含量预测模型,即硅含量模型和硅变化量模型。利用首钢迁钢3号高炉铁水硅含量数据进行模型测试,测试结果表明2类模型预测命中率均可达到80%。
关键词
支持向量机
铁水含硅量
预测模型
Keywords
support vector machine
silicon content in hot metal
prediction model
分类号
TF513 [冶金工程—钢铁冶金]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的铁水硅含量的预测
谈霖
张宗旺
任冰朗
张海滨
《钢铁研究》
CAS
2016
2
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