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基于CNN-LSSVM的转炉炉后动态合金加入量预测模型 被引量：4
1
作者 董晓雪 韩啸 +3 位作者 杨鑫 何志军 乔西亚 朱海琳 《钢铁》 北大核心 2025年第1期75-83,共9页
转炉炉后脱氧合金化是转炉炼钢过程中非常重要的环节,获取精确的转炉炉后合金收得率及合金加入量,可降低生产成本、提高产品质量。以某钢厂120 t转炉冶炼HRB400E钢种的炉后操作为研究对象,通过RF(random forests,随机森林)结合递归特征... 转炉炉后脱氧合金化是转炉炼钢过程中非常重要的环节,获取精确的转炉炉后合金收得率及合金加入量,可降低生产成本、提高产品质量。以某钢厂120 t转炉冶炼HRB400E钢种的炉后操作为研究对象,通过RF(random forests,随机森林)结合递归特征消除法对影响硅锰合金收得率的因素进行回归分析,确定了9个转炉冶炼工艺参数作为后续模型的输入项。综合分析了BP、CNN、LSSVM算法的优缺点,分别建立了基于BP、CNN、CNNLSSVM的转炉炉后合金动态收得率预测模型,获取并保存三者预测精度最高的网络结构参数,对比发现CNNLSSVM模型的预测效果更为精确且贴合现场工艺特点,其决定系数为0.952,均方根误差为0.0068,平均绝对误差为0.0045。基于动态合金收得率模型,建立了转炉炉后操作合金加料预测模型,从成本最低角度确定转炉炉后合金配加方式,采用转炉炉后脱氧合金化和物料平衡原理,结合线性回归方法对原有合金加料方案进行优化。结果显示,优化后的预测合金加料成本均低于实际加料成本,并且成品钢中碳元素质量分数从原来的0.220%~0.255%收窄到0.230%~0.248%、硅元素质量分数从原来的0.38%~0.65%收窄到0.40%~0.54%、锰元素质量分数从原来的1.31%~1.64%收窄到1.35%~1.60%,符合钢种内控标准且实现了成分收窄的效果。该模型能够指导实际生产操作,提高企业的经济效益。 展开更多
关键词 cnn-lssvm模型 合金收得率 合金成本 特征提取 出钢合金化 随机森林 转炉
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基于CNN-LSSVM的电力系统虚假数据攻击检测 被引量：1
2
作者 吴莉艳 孙开元 +3 位作者 陈坤 岑海凤 叶小晖 王新宇 《浙江电力》 2024年第11期90-96,共7页
新型信息物理电力系统是实现双碳目标的关键环节,但针对状态估计的新型虚假数据攻击可以欺骗现有安全检测机制,给电力系统安全运行带来巨大挑战。为检测状态估计中虚假数据,以电网交流模型为研究对象分析恶意攻击的欺骗特性,结合CNN(卷... 新型信息物理电力系统是实现双碳目标的关键环节,但针对状态估计的新型虚假数据攻击可以欺骗现有安全检测机制,给电力系统安全运行带来巨大挑战。为检测状态估计中虚假数据,以电网交流模型为研究对象分析恶意攻击的欺骗特性,结合CNN(卷积神经网络)提取数据的空间特征优势和LSSVM(最小二乘支持向量机)的数据分类能力,构建了基于CNN-LSSVM的攻击检测模型。基于IEEE 14总线电力系统数据验证了所提出的CNN-LSSVM检测模型的有效性,其检测准确率达到94.6%。 展开更多
关键词 信息物理电力系统 攻击检测 CNN LSSVM
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基于深度卷积网络混合LSSVM算法的路基粉土抗剪强度指标预测 被引量：1
3
作者 王钰轲 冯爽 +1 位作者 万愉快 钟燕辉 《中国公路学报》 北大核心 2025年第5期26-37,共12页
目前基于人工智能方法预测路基粉土的抗剪强度与其物理参数之间关系的研究相对较少,且现阶段粉土抗剪强度指标的预测模型多采用的是传统的机器学习算法,预测精度及效率尚未达到理想水平。搜集了不同地区粉土常用的10个物理参数及其抗剪... 目前基于人工智能方法预测路基粉土的抗剪强度与其物理参数之间关系的研究相对较少,且现阶段粉土抗剪强度指标的预测模型多采用的是传统的机器学习算法,预测精度及效率尚未达到理想水平。搜集了不同地区粉土常用的10个物理参数及其抗剪强度指标构成数据库,并对该数据库进行iForest异常值检测和相关性分析等数据预处理工作。采用随机森林算法分析不同物理指标对粉土抗剪强度的影响程度,计算其重要性分数。提出了一种融合深度卷积神经网络与LSSVM算法的路基粉土抗剪强度指标预测模型,该模型结合深度学习的特征提取能力与支持向量机优越的泛化能力,弥补单一卷积神经网络的不足,提高了粉土抗剪强度指标预测的效率和精度。将该混合模型的预测效果与SVM、ELM、RBF、CNN、GA-BP等5个传统的机器学习模型进行对比,分析混合模型的鲁棒性和泛化能力。结果表明:对粉土抗剪强度影响较大的物理参数是法向应力、含水率和干密度,影响较小的物理参数是不均匀系数、曲率系数和比重。基于深度卷积神经网络与LSSVM混合算法建立的粉土抗剪强度指标预测模型,其预测内摩擦角和黏聚力的测试集R^(2)可分别达到0.93、0.83,RMSE分别为2.62、12.73,与其他5个传统的机器学习算法对比表明:提出的混合算法较单一算法拥有更好的泛化能力及预测精度。 展开更多
关键词 路基工程 抗剪强度指标预测 cnn-lssvm 粉土 异常值检测 混合算法
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基于CNN和LSSVM的人脸图像年龄估计方法 被引量：1
4
作者 王华君 惠晶 《信息与电脑》 2017年第7期84-86,共3页
针对基于人脸图像估计目标年龄的问题,提出一种结合卷积神经网络(CNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的年龄估计方法。首先,通过CNN来选择能够表征年龄的人脸特征集。然后,通过主成分分析(PCA)对所选特征集进行降维,获得最终的精简特征集... 针对基于人脸图像估计目标年龄的问题,提出一种结合卷积神经网络(CNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的年龄估计方法。首先,通过CNN来选择能够表征年龄的人脸特征集。然后,通过主成分分析(PCA)对所选特征集进行降维,获得最终的精简特征集。最后,将这些特征输入到LSSVM中进行分类,以此来估计年龄。实验结果表明,该方法能够精确地估计图像目标年龄,具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 人脸图像 年龄估计 CNN LSSVM
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