铅锌烧结过程烧穿点的集成预测模型
吴敏1
丁雷2
曹卫华1
段平1
1.中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,4100832.中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;吉首大学,物理科学与信息工程学院,湖南,吉首,416000
摘要：针对影响铅锌烧结过程烧穿点的因素具有不确定性的特点,提出一种基于信息熵技术的烧穿点集成预测模型.首先利用软测量技术获得烧穿点.然后建立基于满意聚类的T-S预测模型以降低不确性冈素所带来的影响,并将共轭梯度法和粒子群优化算法有机结合起来进行T-S模型中各个子模型的参数辨识,以提高辨识精度.接着建立基于工艺参数的神经网络预测模型.最后考虑到信息熵技术具有信息融合和降低不确定性的能力,利用其将以上预测模犁进行集成.实验结果表明所提出的集成预测模型具有较高的预测精度和较强的适应性.
关键词：烧穿点T-S模型粒子群优化算法信息熵
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(60425310)国家高技术研究发展计划（863计划）(863;2008AA04Z128)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 739-744 )
英文信息