基于AdaBoost.RS算法的LF炉钢水温度预报分析
发布时间:2017-05-12 06:24
作者:互联网
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在
钢铁企业中,LF精炼技术一直占据着十分重要的地位。精准
控制LF炉
钢水温度有利于提高钢的质量、降低
生产成本,而LF炉钢水温度预报是控制LF炉钢水温度的前提。目前LF炉钢水温度预报的方法主要包括传
热机理模型分析方法、数值
模拟和理论分析方法及软测量建模方法等。天津工业大学的学者通过分析LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素,提出一种适用于LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的Ada
boost.RS集成建模算法。该算法引入松弛变量和遗忘因子2个参数,在提高
预测精度的同时,可以克服大噪声数据带来的干扰,同时增量学习可以降低早期生产数据对模型的影响。以福建三钢有限
责任公司100tLF炉为研究对象,采用5个
测试函数验证算法的抗噪性能,分别用静态数据和动态数据对钢水出站的终点温度进行预报。实验结果表明,预测的绝对误差小于10℃的样本数量超过了样本总数的90%,算法精度较高,有利于实际生产应用。(素年)
备注:数据仅供参考,不作为投资依据。