| 基于AdaBoost混合模型的LF炉钢水终点温度软测量 |
| |
| 引用本文： | 毛志忠,田慧欣,王琰.基于AdaBoost混合模型的LF炉钢水终点温度软测量[J].仪器仪表学报,2008,29(3):662-667. |
| |
| 作者姓名： | 毛志忠 田慧欣 王琰 |
| |
| 作者单位： | 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 |
| |
| 摘 要： | 本文针对LF精炼炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,采用混合模型对钢水温度进行软测量,将传统的机理模型与智能方法相结合,并采用改进AdaBoost.RT集成BP网络作为智能模型部分校正机理模型中难以准确获得的参数,再用机理模型进行预测.这种混合模型既克服了传统机理模型难以准确实现的不足也避免了"黑箱"模型过分依赖数据的缺陷.同时改进的AdaBoost.RT集成BP网络算法可以提高传统单神经网络的预测精度和稳定性.实验结果表明,此混合模型具有较好的预测结果,终点温度预测误差不大于±5 ℃的炉次大于85%.
|
| 关 键 词： | LF炉 混合建模 软测量 AdaBoost BP网络 AdaBoost 混合模型 钢水温度 温度软测量 hybrid model based sensing soft temperature steel 炉次 预测误差 终点温度 预测结果 实验 精度和稳定性 神经网络 网络算法 缺陷 数据 |
| 收稿时间： | 2007-01 |
| 修稿时间： | 2007年1月1日 |
Molten steel end temperature soft sensing in LF based on hybrid model using AdaBoost |
| |
| Mao Zhizhong,Tian Huixin,Wang Yan.Molten steel end temperature soft sensing in LF based on hybrid model using AdaBoost[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2008,29(3):662-667. |
| |
| Authors: | Mao Zhizhong Tian Huixin Wang Yan |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | ladle furnace hybrid modeling soft sensing AdaBoost BP network |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
