基于概念格和改进粒子群算法的铁水硅含量预测模型?

摘要：

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。

关键词：硅含量、数据约简、智能优化、特征选择

所属期刊栏目：35

分类号：TP3;TP2

资助基金：国家自然科学基金51474124;辽宁省教育厅基金L2014118;辽宁科技大学科研专项基金2015TD03。

在线出版日期：2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：47-50,54