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Prediction modeling of hot metal silicon content in blast furnace based on PSO-LSSVM

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成果类型:
期刊论文、会议论文
作者:
WANG Long-hui;GAO Song;QU Xing;TANG Yao-geng
通讯作者:
Qu, X.
作者机构:
[WANG Long-hui] College of Economics and Management, University of South China, Hengyang 421001, China
[TANG Yao-geng; GAO Song; QU Xing] College of Electrical Engineering, University of South China, Hengyang 421001, China
通讯机构:
[Qu, X.] C
College of Electrical Engineering, , Hengyang 421001, China
语种:
英文
关键词:
Blast furnace;Hot metal silicon content;Least squares support vector machine;Particle swarm optimization;Prediction model
期刊:
Advanced Materials Research
ISSN:
1022-6680
年:
2013
卷:
721
页码:
461-465
会议名称:
The 2nd International Conference on Materials Science and Manufacturing(ICMSM2013)
会议时间:
2013-03-29
会议地点:
中国湖南张家界
基金类别:
supported by China Hunan Provincial Science & Technology Department under Grant 2012FJ4332
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气工程学院
管理学院
摘要:
The hot metal silicon content is important for the quality of the iron, but also as an indicator of the thermal state of the furnace. In order to stable operation of the blast furnace, a mod...

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