智能计算方法在高炉生产目标预测中的应用

1绪论1



1.1高炉冶炼数学模型及智能化研究进展2



1.1.1国外研究进展3



1.1.2国内研究进展5



1.2人工智能方法在高炉生产中的应用7



1.2.1人工神经网络7



1.2.2支持向量机8



1.2.3智能优化算法9



1.3混合智能建模11



参考文献13



2智能计算方法17



2.1支持向量机17



2.2粒子群优化算法27



2.3遗传算法30



2.4人工鱼群算法（AFSA）32



2.5随机森林33



参考文献33



3概念格生成及属性约简35



3.1概念格理论35



3.2概念格构造算法综述37



3.3经典Godin算法37



3.4基于属性的概念格快速构造算法40



3.5基于概念格的冗余属性约简算法46



参考文献54



4基于概念格约简的高炉焦比预测56



4.1数据准备56



4.2冗余参数的约简58



4.3网格搜索算法优化SVM63



4.4粒子群优化SVM66



4.5遗传算法SVM参数优化69



参考文献74



5基于改进粒子群的铁水硅含量稳定性分析76



5.1引言76



5.2数据处理77



5.3基于人工鱼视野的变邻域粒子群算法81



5.4基于AFIVPSO的铁水硅含量预测89



5.5铁水硅含量稳定性分析96



参考文献99



6基于改进随机森林的铁水硅含量预测102



6.1引言102



6.2改进粒子群优化算法103



6.3测试函数验证105



6.4特征选择110



6.5对比实验112



参考文献117