基于概念格和改进粒子群算法的铁水硅含量预测模型

铁水硅含量是高炉生产过程中的一个非常重要的指标。文章采用概念格作为数据约简工具,对影响硅含量的冗余参数进行约简,同时采用一种基于人工鱼渐变视野的粒子群优化算法(AFIV-PSO),对SVM的相关参数进行优化,提出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,并将该模型应用于高炉铁水硅含量预测,取得很好效果,同时为高炉炼铁的节能降耗工作提供理论指导。