【摘 要】
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针对极限学习机(Extreme learning machine,ELM)在进行铁水硅含量预测时随机生成输入层权值和隐含层阈值,导致模型存在预测精度下降以及过拟合等问题。因此,利用免疫遗传算法
【机 构】
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华北理工大学电气工程学院,首钢京唐钢铁联合有限责任公司炼铁部
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2013209326)
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针对极限学习机(Extreme learning machine,ELM)在进行铁水硅含量预测时随机生成输入层权值和隐含层阈值,导致模型存在预测精度下降以及过拟合等问题。因此,利用免疫遗传算法(Immune genetic algorithm,IGA)的全局寻优能力优化ELM的输入层权值和隐含层阈值,建立IGA-ELM预测模型。通过MATLAB仿真结果对比分析IGA-ELM预测模型和单一的ELM预测模型,验证了IGA-ELM预测模型能够更稳定、更快速以及更准确地对铁水硅含量进行预测。
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