基于无约束小波权重TSVR的转炉炼钢终点静态预测模型

转炉炼钢是一个极其复杂的物理化学反应过程,采用智能方法建立转炉炼钢的数学模型是近些年来的一个热点问题。针对熔池碳含量和温度的终点命中率问题,提出了一种新的静态预测模型的建模方法。在传统的孪生支持向量回归机的基础上,将小波权重矩阵引入到目标函数中,然后将目标函数转换成无约束优化问题求解,提高了算法的性能和运算效率;最后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据,建立了转炉炼钢终点静态预测模型。试验结果表明,预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±10℃)的单命中率分别为94%和96%,双命中率达到90%。通过与现有的方法比较,所提出的预测模型取得了最优的结果,不仅能够指导实际生产,也可用于冶金行业的其他应用背景的数学建模。