【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于稀疏T‑S模糊的铁水Si含量建模方法，其特征在于该方法的步骤如下：该方法内容的具体步骤如下：A.对高炉输入数据进行数据预处理：针对不完备数据，使用基于概率密度函数的数据模型进行缺失数据补齐；针对现场数据中的异常值，采用离群点检测方法，克服离群点对模型的影响，提高模型的鲁棒性；B.输入数据的筛选：利用灰色关联度对输入进行筛选，灰色关联度越大，该输入量越重要；C.基于聚类划分的模糊规则前件提取和T‑S模糊模型建立：利用模糊聚类算法对高炉数据进行聚类划分，每一个聚类代表一条模糊规则，并进一步确定每条模糊规则对各个数据样本的隶属度；D.将C步骤所建T‑S模糊模型中的1‑阶T‑S模糊推理系统的规则约减问题转化为如下的稀疏编码优化问题：minw||w||2,0]]>s.t.12||y-Σi=1rDiWi||22≤ϵ;]]>E.对D步骤中优化问题求解：利用正交匹配追踪法对D步骤中稀疏编码优化问题求解；F.利用所建T‑S模糊模型对高炉铁水Si含量进行预测，并求出相应的后验概率。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：华长春，徐夏，李军朋，关新平，张利民，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北;13
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