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为了提高转炉炼钢的终点命中率,建立了一种新的转炉终点预测模型,实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法,将权重矩阵引入到目标函数中,并利用鲸群优化算法进行求解,提高了传统算法的性能;然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据,建立了转炉炼钢终点预测模型。结果表明,预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%,双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比,本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求,也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。 相似文献
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锡冶炼过程综合能源消耗占整个锡生产过程90%,存在很大节能潜力。针对锡冶炼过程综合能耗机理模型难以建立、导致预测准确度不高的问题,提出灰狼优化的支持向量机回归(GWO-SVR)模型用于锡冶炼过程综合能耗的预测,并以某锡冶炼厂为例,将所提模型与SVR、RF(随机森林)、BP(反向传播神经网络)、LR(线性回归)模型进行比较。结果表明,GWO-SVR模型可获得最理想的预测结果,在预测精度上相比于其他机器学习算法有着巨大优势。此外,使用SHAP值从全局解释和单样本解释两个方面解释所建立的GWO-SVR模型,可视化特征对输出的贡献,增加了GWO-SVR的可解释性,并以此制定可靠的节能策略。 相似文献
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分析目前影响农村劳动力转移的主要因素,运用支持向量机理论将农村劳动力转移的主要影响因素作为量化指标,从农村经济持续发展的角度,结合<宁夏统计年鉴>1990~2002年数据,建立基于支持向量机的农村劳动力转移预测模型.对预测结果和精度进行分析,验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对面向多输出系统支持向量机回归算法训练时间较长的问题,提出一种面向多输出系统的启发式支持向量机回归算法.与多输出的支持向量机回归建模相比,该方法建立的模型结构较为简单,模型训练速度更快.将此方法和直接支持向量机回归算法分别应用到甲基丙烯酸甲酯的间歇聚合反应过程中,仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路. 相似文献
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在回归支持向量机的建模中,参数调节问题一直是影响模型性能的重要因素之一。本文提出了一种基于进化策略的参数选择的新方法,并将它应用于铁水脱硫过程的建模上以预测铁水中的最终含硫量,其预测结果比神经网络的预测结果有一定改进。理论分析和应用结果表明,该方法是一种快速、简单、有效的调参方法。 相似文献
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基于支持向量机的连铸板坯表面温度预测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种最小二乘支持向量机的连铸板坯表面温度预测新模型.以中间罐温度、拉速、二冷水量等主要工艺因素为输入,连铸坯表面温度为输出,通过最小二乘支持向量机模型拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系.以现场采集的连铸生产工艺数据为样本对模型进行学习训练,用训练好的模型预测在一定工艺条件下板坯的表面温度.实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型. 相似文献
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城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性. 相似文献
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为准确快速地对边坡进行稳定性分析,提出基于支持向量机(Support vector machine SVM)的稀土矿开采边坡的SVM预测模型,结合42个稀土矿开采边坡实际案例,并分别采用网格寻优算法、遗传算法(Genetic algorithm GA)、粒子群算法(Particle swarm optimization... 相似文献
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故障电弧是引发电气火灾事故的主要原因之一。本文将支持向量机引入故障电弧研究领域,进行不同负荷情况下的故障电弧识别检测。首先参照美国ULl699标准进行实验采集电流数据,然后利用支持向量机实现故障电弧的训练、检测识别,并对训练、识别结果进行了分析,实验证明本文的检测方法具备一定的泛化能力。 相似文献
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本文将数据挖掘的新方法支持向量机应用于隧道围岩分级.支持向量机是一种基于统计学习理论的新的学习算法,比神经网络算法能更好地解决小样本问题.选用岩层厚度、岩体结构、嵌合程度、风化程度、地下水特征、节理发育程度、榔头敲击声和地应力等 8 个定性指标作为评判因子,用泥巴山隧道采集的实际数据作为样本对不同核函数的支持向量机进行训练,并得到评判因子与围岩级别的映射关系,从而可以对未知的围岩样本进行级别判别.判别结果表明:采用多项式核的支持向量机对围岩级别进行判别有较高的准确率,是一种值得推广和应用的围岩智能分级方法. 相似文献
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为了获得轧制过程的仿真模型,本文利用支持向量机建立轧制力模型,并将所建立的轧制力模型分别对各输入变量进行偏微分,从而进行轧制过程出口厚度灵敏度系数计算,使轧制模型简化,可以解决解析方法难以求解的轧制过程"代数环"问题,有利于在线监控.模型仿真表明基于灵敏度的轧制厚度模型与解析模型对比,具有很高的精度,可以有效、准确地分析在干扰因素作用下各变量的变化情况. 相似文献