铅锌烧结过程烧穿点的集成预测模型

针对影响铅锌烧结过程烧穿点的因素具有不确定性的特点,提出一种基于信息熵技术的烧穿点集成预测模型.首先利用软测量技术获得烧穿点.然后建立基于满意聚类的T-S预测模型以降低不确性因素所带来的影响,并将共轭梯度法和粒子群优化算法有机结合起来进行T-S模型中各个子模型的参数辨识,以提高辨识精度.接着建立基于工艺参数的神经网络预测模型.最后考虑到信息熵技术具有信息融合和降低不确定性的能力,利用其将以上预测模型进行集成.实验结果表明所提出的集成预测模型具有较高的预测精度和较强的适应性.