一种基于数据驱动与改进粒子群算法的钢温预报构建方法

本发明公开了一种基于数据驱动与改进粒子群算法的钢温预报构建方法。其包括如下步骤：收集钢坯生产过程中的数据,所述数据包括钢坯的材质、钢坯的入炉温度、钢坯的厚度尺寸、加热炉各区段的温度、出炉温度；采用数学方法对上述的数据进行等长处理，获得符合模型输入格式的数据；初始化钢温预测数学模型及构建目标函数；利用改进的粒子群算法求解目标函数，以求解最优参数的钢温预测模型，粒子群算法的改进包括:利用随机均匀分布生成策略初始化粒子群；迭代更新粒子群中的粒子位置和速度时，引入染色体突变策略增加粒子群的多样性；采用三段式自适应变化方法更新惯性权重值；使用局部最优判定环节与局部最优跳出方法判断当前是否为局部最优解。