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基于集成案例推理方法的RH精炼终点钢水温度预测

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摘要

针对RH工序终点钢水温度预测问题,提出一种基于多元线性回归和遗传算法改进的集成案例推理方法.首先,针对一股案例推理方法中缺少影响因素精选方法的问题,利用多元线性回归进行属性约简;然后,针对案例检索中相似度计算缺少权重计算方法的问题,利用遗传算法进行权重优化;最后,基于精简的影响因素和优化的权重,利用改进灰色关联相似度进行案例检索,实现RH终点钢水温度预测.利用某钢铁企业RH工序实际生产数据分别对多元线性回归、BP神经网络、一般案例推理方法和集成案例推理方法进行测试,结果表明,集成案例推理方法在多个温度区间比多元线性回归、BP神经网络和一般案例推理方法都有更高的预测精度.

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来源
《2017年全国炉外精炼年会暨第十七届钢质量与非金属夹杂物控制学术年会》||159-168|共10页
会议地点浙江衢州
作者
FENG Kai; 冯凯; XU An-jun; 徐安军; HE Dong-feng; 贺东风; WANG Hong-bing; 汪红兵;
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作者单位

中国金属学会;

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会议组织
正文语种
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中图分类
关键词
钢液真空循环脱气法; 钢水温度; 预测方法; 集成案例推理;

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