基于G-SVM的电弧炉终点预报研究

在电弧炉(EAF)冶炼生产过程中,出钢温度、碳含量和磷含量等终点参数直接关系到后续生产工艺,甚至影响产品质量。准确预报电弧炉的终点参数对降低冶炼成本,提高生产效益具有重要意义。考虑到电弧炉终点参数既受定量因素的影响,又受非定量因素的影响,将GM与LS-SVM结合,建立了G-SVM预报模型。GM反映炉体自身变化等非定量因素对系统的影响,LS-SVM反映各种定量因素的影响,提高了预报精度。该方法具有模型结构简单,建模所需样本数据少,速度快等优点。实践证明,预报结果接近实际值,该方法是切实可行并有效的,可以用于电弧炉炼钢终点预报。