【摘 要】
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针对高炉炼铁过程铁水温度、Si含量、S含量、P含量等关键质量指标难以直接在线检测,且离线化验过程滞后严重的难题,建立基于建模精度综合评价与遗传参数优化的铁水质量（molten
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,矿冶过程自动控制技术国家重点实验室
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针对高炉炼铁过程铁水温度、Si含量、S含量、P含量等关键质量指标难以直接在线检测,且离线化验过程滞后严重的难题,建立基于建模精度综合评价与遗传参数优化的铁水质量（molten iron quality,MIQ）多输出支持向量回归（multi-output support vector regression,M–SVR）动态模型,用于对高炉铁水质量指标进行在线估计.与常规单输出SVR建模不同,M–SVR可一次确定多个分类超平面,从而可实现多元铁水质量指标的多输出建模：建模精度综合评价指标从模型估计趋势以及估
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