| 基于支持向量机的铁水硅含量的预测 |
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| 引用本文： | 谈霖,张宗旺,任冰朗,张海滨.基于支持向量机的铁水硅含量的预测[J].钢铁研究,2016(1):6-9. |
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| 作者姓名： | 谈霖 张宗旺 任冰朗 张海滨 |
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| 作者单位： | 1. 北京科技大学冶金与生态工程学院,北京,100083;2. 首钢股份公司迁安钢铁公司炼铁分厂,河北迁安,064404 |
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| 摘 要： | 为了准确预测高炉炼铁过程的硅含量,分析了高炉工艺参数对高炉铁水硅含量的时序性影响,以支持向量机理论为基础构建了2类铁水硅含量预测模型,即硅含量模型和硅变化量模型。利用首钢迁钢3号高炉铁水硅含量数据进行模型测试,测试结果表明2类模型预测命中率均可达到80%。
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| 关 键 词： | 支持向量机 铁水含硅量 预测模型 |
Prediction of silicon content in hot metal based on support vector machine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine silicon content in hot metal prediction model |
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