铜冶炼节能参数优化学习模型研究

【摘要】：针对铜冶炼过程中的能耗难以预测的问题,提出基于支持向量回归的铜冶炼节能过程参数优化学习方法:,首先分析影响铜能耗的各种参数,然后利支持向量回归算法对输入参数和输出能耗之间的关系进行训练,从而筛选出最优参数,为生产能耗控制模型提供了基础。实验结果:表明,提出方法:较传统的BP神经网络算法相比具有学习速度快,收敛性好,泛化能力强等特点,且能耗预测的平均相对误差小于7%。 【作者单位】： 昆明理工大学冶金节能减排教育部工程研究中心;云南铜业股份有限公司冶炼加工总厂;
【关键词】： 铜冶炼 艾萨炉 能耗 支持向量回归
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50906035)
【分类号】：TF811
【正文快照】： 1引言全世界约有110个铜冶炼厂，火法冶炼仍占主导地位，目前我国铜产量的97%以上由火法冶炼生产，我国粗铜综合能耗平均为1吨标准煤左右，比国外先进水平高40%，但能耗仍然偏高，我国铜冶炼企业还有较大的节能潜力。在铜生产的物料成本中，能源费用具有最大的可控潜力，也就

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