基于AdaBoost．RS算法的LF炉钢水温度预报分析

摘要：

LF炉钢水温度的精准控制有利于缩短钢的冶炼时间，从而节约其生产成本.而获得准确的 LF 炉钢水温度预报是钢水温度控制的先决条件.通过分析 LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素，提出一种适用于 LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的 AdaBoost．RS集成建模算法.该算法引入松弛变量和遗忘因子2个参数，在提高预测精度的同时，可以克服大噪声数据带来的干扰，同时增量学习可以降低早期生产数据对模型的影响.以福建三钢有限责任公司100 t LF炉为研究对象，采用5个测试函数验证算法的抗噪性能，分别用静态数据和动态数据对钢水出站的终点温度进行预报.实验结果表明，预测的绝对误差小于10℃的样本数量超过了样本总数的90％，算法精度较高，有利于实际生产应用.

关键词：软测量、AdaBoost、增量学习、BP神经网络、钢包精炼

所属期刊栏目：29

分类号：TP3;TP2

资助基金：国家自然科学基金资助项目61403277

在线出版日期：2017-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：98-104,122