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基于主客观证据融合的高炉悬料预测方法  
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【英文篇名】 Prediction method of blast furnace hanging based on fusion of subjective and objective evidences
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【作者】 曹卫华; 杜楠; 安剑奇; 吴敏;
【英文作者】 CAO Wei-hua; DU Nan; AN Jian-qi; WU Min; School of Information Science and Engineering; Central South University; Hunan Engineering Laboratory for Advanced Control and Intelligent Automation;
【作者单位】 中南大学信息科学与工程学院; 先进控制与智能自动化湖南省工程实验室;
【文献出处】 北京科技大学学报 , Journal of University of Science and Technology Beijing, 编辑部邮箱 2014年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 高炉; 预测; 模糊逻辑; 最小二乘逼近; 支持向量机; 信息融合;
【英文关键词】 blast furnaces; prediction; fuzzy logic; least squares approximations; support vector machines; information fusion;
【摘要】 针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题,基于D-S证据理论,提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先,结合高炉生产过程和悬料现象,分析悬料形成的内在机理;其次,通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据,再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据;最后,基于D-S证据理论完成主客观证据融合,实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力,能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确.
【英文摘要】 Aiming at the difficulty of predicting blast furnace hanging,a prediction method was proposed for the hanging based on the D-S evidence theory and in combination with fuzzy expert inference and a posterior probability least squares support vector machine. Firstly,the causes of hanging are obtained by mechanism analysis in consideration of blast furnace operations and hanging phenomena. Secondly,subjective evidences are extracted by fuzzy expert reasoning,while a posterior probability least squares support v...
【基金】 湖南省自然科学省市(衡阳)联合基金资助项目(12JJ8012); 国家自然科学基金资助项目(61203017); 国家自然科学基金重点资助项目(61333002); 国家高技术研究发展计划资助项目(2012AA040307)
【更新日期】 2014-07-21
【分类号】 TF53
【正文快照】 高炉炼铁是钢铁冶金生产过程中的关键环节[1],维持高炉的稳定高效运行,是整个钢铁生产企业正常生产的重要保障.高炉悬料是发生频率较高且危害极大的一种异常炉况,会严重破坏高炉的正常冶炼行程.由于高炉炼铁是在密闭容器内进行的,其运行状态无法直接检测[2],致使悬料的预测主要

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