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基于遗传规划的铁矿烧结终点2级预测模型
被引量：
4
1
作者
商秀芹
卢建刚
孙优贤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1266-1269,1281,共5页
为了解决铁矿烧结过程中烧结终点(BTP)的建模问题,提出改进的混合分类遗传规划(CGP)算法.算法将K-中心聚类算法与遗传规划(GP)相结合,通过K-中心聚类算法对烧结过程工况进行分类.对每一类,采用遗传规划建立风箱温度自回归预测模型.模型...
为了解决铁矿烧结过程中烧结终点(BTP)的建模问题,提出改进的混合分类遗传规划(CGP)算法.算法将K-中心聚类算法与遗传规划(GP)相结合,通过K-中心聚类算法对烧结过程工况进行分类.对每一类,采用遗传规划建立风箱温度自回归预测模型.模型为2级温度预测模型,即基于温度拐点的中期模型和临近烧结终点处的短期模型.烧结终点通过预测温度的3次曲线拟合得到.实验仿真表明了所提出的2级温度预测模型的有效性.
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关键词
烧结终点(BTP)
遗传规划(GP)
K-中心聚类算法
2级温度预测模型
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职称材料
题名
基于遗传规划的铁矿烧结终点2级预测模型
被引量：
4
1
作者
商秀芹
卢建刚
孙优贤
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1266-1269,1281,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60736021)
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z184
+3 种基金
2007AA041406)
浙江省科技计划资助项目(2006C11066
2006C31051)
浙江省自然科学基金资助项目(Y4080339)
文摘
为了解决铁矿烧结过程中烧结终点(BTP)的建模问题,提出改进的混合分类遗传规划(CGP)算法.算法将K-中心聚类算法与遗传规划(GP)相结合,通过K-中心聚类算法对烧结过程工况进行分类.对每一类,采用遗传规划建立风箱温度自回归预测模型.模型为2级温度预测模型,即基于温度拐点的中期模型和临近烧结终点处的短期模型.烧结终点通过预测温度的3次曲线拟合得到.实验仿真表明了所提出的2级温度预测模型的有效性.
关键词
烧结终点(BTP)
遗传规划(GP)
K-中心聚类算法
2级温度预测模型
Keywords
burning
through
point（BTP）
genetic
programming（GP）
K-medoids
clustering
algorithm
two
-
term
temperature
prediction model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传规划的铁矿烧结终点2级预测模型
商秀芹
卢建刚
孙优贤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
4
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职称材料
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参考文献
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