基于SVM和RVM的加熱爐鋼溫建模方法研究.pdf

1、加熱爐鋼溫預測模型的研究是一個熱點問題，建立合理的鋼溫預測模型對提高鋼坯加熱質(zhì)量，降低能耗具有重要的意義。通過分析加熱爐爐內(nèi)熱輻射和熱傳導機理等能夠建立鋼溫預測模型，但是這種機理模型是建立在許多假設(shè)條件上的，而且參數(shù)較多，計算復雜，實現(xiàn)難度大。在鋼坯加熱過程中能夠采集爐膛溫度、鋼坯停留時間等相關(guān)信息，利用這些信息可以采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法進行建模。
　　本文采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法建立鋼溫預測模型，主要研究內(nèi)容包括:
　　1)

2、在分析了步進梁式加熱爐工藝背景的基礎(chǔ)上，針對變量之間可能存在的相關(guān)性和非線性關(guān)系，研究了特征提取方法，主要包括PCA和KPCA，將過程數(shù)據(jù)進行特征提取后作為預測模型的訓練輸入。
　　2)利用支持向量機回歸建模方法對加熱爐鋼溫進行預測，通過對LSSVM、PCA-LSSVM和KPCA-LSSVM三種建模方法的仿真分析，發(fā)現(xiàn)利用核主元分析對輸入變量進行特征提取后建立的預測模型精度更高。但是在支持向量機回歸建模過程中也發(fā)現(xiàn)了許多缺點:模型