申请/专利权人：江苏省镔鑫钢铁集团有限公司

申请日：2021-03-22

公开（公告）日：2021-09-07

公开（公告）号：CN113362911A

主分类号：G16C20/30(20190101)

分类号：G16C20/30(20190101);G16C10/00(20190101);G06N3/08(20060101);G06N3/00(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2023.10.20#发明专利申请公布后的撤回;2021.09.24#实质审查的生效;2021.09.07#公开

摘要：本发明属于工业过程监控技术领域，尤其涉及一种基于IPSO‑HKELM的高炉铁水硅含量预测方法。其技术要点如下，S1.获取高炉炼铁样本数据，其中，每个高炉炼铁样本数据中包含个特征；S2.将获取的高炉炼铁样本数据输入到铁水硅含量预测模型；S3.铁水硅含量预测模型根据输入的高炉炼铁样本数据输出铁水硅含量。本发明中基于IPSO‑HKELM的高炉铁水硅含量预测的方法，将核函数与传统的极限学习机相结合，提出一种核极限学习机模型，直接采用核函数代替隐含层节点的显示映射，无需给定隐含层节点数，然后用改进的粒子群算法优化核参数，最终得到的模型计算速度快，泛化性能好。得到的铁水硅含量精度较高且该方法效率高、成本低。

主权项：1.一种基于IPSO-HKELM的高炉铁水硅含量预测的方法，其特征在于，包括如下操作步骤：S1.获取高炉炼铁样本数据，其中，每个高炉炼铁样本数据中包含m个特征；S2.将获取的高炉炼铁样本数据输入到铁水硅含量预测模型；S3.铁水硅含量预测模型根据输入的高炉炼铁样本数据输出铁水硅含量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏省镔鑫钢铁集团有限公司 一种基于IPSO-HKELM的高炉铁水硅含量预测方法

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