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为了提高转炉炼钢的终点命中率,建立了一种新的转炉终点预测模型,实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法,将权重矩阵引入到目标函数中,并利用鲸群优化算法进行求解,提高了传统算法的性能;然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据,建立了转炉炼钢终点预测模型。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±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%,双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比,本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求,也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。 相似文献
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针对城际列车开行方案没有有效匹配城市轨道交通运能的问题,提出一种考虑区域协调性的城际列车开行方案优化方法。首先,以旅客出行费用最小和铁路运输效益最大为优化目标,考虑城际列车载客能力、出发地目的地(Original Destination,OD)客流需求和通过能力等约束;然后,在此基础上增加运能匹配度的限制,构建了考虑区域协调性的城际列车开行方案多目标非线性规划模型,并设计改进的模拟退火算法求解模型;最后,以广深城际铁路为例并进行两组对比分析。实验结果表明:考虑区域协调性的列车开行方案可以使旅客出行总广义费用降低约4.06%,铁路部门的效益提高约9.58%,旅客和铁路的系统总成本降低约23.27%;与遗传算法相比,改进的模拟退火算法在求解质量与收敛速度上均有较大提高。所提模型和算法可充分兼顾旅客和铁路双方利益,能够为城际列车开行方案优化问题提供有效解决方法。 相似文献
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粒子群算法因其形式比较简洁,参数设置灵活,操作简便易行,并且能够快速收敛,从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷:收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题,本文借鉴小生境的方法,在进化初始阶段,对种群进行划分,将初始种群分为子种群,对不同的子种群进行不同的变异策略;在进化过程中,针对不同的子种群,设置不同的惯性权重因子ω,用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明,本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集,收敛精度比较高。 相似文献
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