【摘 要】
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我国钢铁产量近半的中小型转炉无法安装副枪系统,现有的烟气分析系统过度依赖机理模型,使得其在终点控制中的命中率较低,无法精确预测重点温度和含碳量.鉴于此,本文借助统计
【机 构】
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华北理工大学数学建模创新实验室,河北唐山 063210华北理工大学理学院,河北唐山 063210;华北理工大学数学建模创新实验室,河北唐山 063210;华北理工大学信息工程学院,河北唐山 06321
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我国钢铁产量近半的中小型转炉无法安装副枪系统,现有的烟气分析系统过度依赖机理模型,使得其在终点控制中的命中率较低,无法精确预测重点温度和含碳量.鉴于此,本文借助统计学与机器学习等手段,提出一种由多元线性回归与BP神经网络构成的组合预测模型.将所有已知数据进行汇总,分别建立多元线性回归以及BP神经网络预测模型,采用方差倒数加权法对线性组合的多元线性回归以及BP神经网络预测进行加权,得到BP神经网络的权重为0.355,多元线性回归的权重为0.645,将两种方法的预测值进行加权预测得到新的预测值,利用matlab软件进行训练,得到预测精度较为精准的[C]的固定区间为耗氧比例在72.16%~73.34%,[T]的固定区间为耗氧比例PQ71.06%~74.27%.结果表明,改进的组合预测算法预测效果最好,可靠性较高.
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