基于混合策略的转炉终点锰含量预测研究

摘要：转炉终点钢水锰含量预测,对原料添加和冶炼成本节约具有重要作用。针对凭经验预估的终点锰含量值与实际值较大偏差导致的生产成本升高的问题,建立了一种基于混合策略的改进型鲸鱼优化算法(IWOA)与最小二乘向量机(LSSVM)的转炉终点锰含量预测模型,引入柯西变异提高鲸鱼优化算法(WOA)跳出局部最优的能力;借助惯性权重增强鲸鱼算法局部搜索能力和收敛精度;提出差分变异以增加鲸鱼算法在探索末期的物种多样性和降低陷入局部最优概率。实验结果表明,IWOA LSSVM锰含量预测模型不仅在全局和局部寻优以及收敛速度有较大的提升,在误差性能指标方面优势明显,且预测误差于±0.01%间的命中率为93.3%。     

融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法（SSA）在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法（SCSSA）。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力。通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证。实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性。