基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究

论文摘要

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力;借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.

论文目录

• 1 引言
• 2 支持向量机
• 3 鲸鱼优化算法
•   3.1 传统鲸鱼优化算法
•   3.2 改进鲸鱼优化算法
• 4 LWOA算法性能测试
• 5 炼钢终点预测模型
•   5.1 模型建立及参数优化
•   5.2 模型性能分析
•   5.3 模型鲁棒性分析
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郑威迪,李志刚,贾涵中,高闯

关键词: 炼钢,碳含量,鲸鱼优化算法,最小二乘法,支持向量机,莱维飞行

来源: 电子学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 冶金工业,自动化技术

单位: 辽宁科技大学电子与信息工程学院,国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司

基金: 国家自然科学基金(No.7157109,No71771112)

分类号: TP18;TF703

页码: 700-706

总页数: 7

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