摘要：为实现转炉终点钢水磷含量的精准预报，首先采用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理，再提出改进的蜣螂优化算法(IDBO)来优化最小二乘支持向量机(LSSVM)，最后建立KPCA－IDBO－LSSVM预测模型来进行转炉终点钢水磷含量预测。将KPCA－IDBO－LSSVM终点磷含量预测结果与LSSVM、IDBO－LSSVM以及多种其他模型进行对比，结果表明，KPCA与IDBO的加入均明显地提升了预测效果，KPCA－IDBO－LSSVM的终点磷含量预测误差在±0.003%内的命中率达到了90%，为冶炼带来了具有实际意义的帮助。 关键词：转炉炼钢；磷含量预测；蜣螂算法；核主成分分析 下载高清全文—基于KPCA-IDBO-LSSVM预测转炉终点磷含量.pdf