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Prediction of silicon content in hot metal based on golden sine particle swarm optimization and random forest

Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm quickly falls into local optimum, low precision. In this paper, add the golden sine operation to the particle position update. The results show that the improved PSO algorithm has better optimization ability. The main parameters affecting the silicon conte...

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Principais autores: Ch. Hu, K. Yang
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Croatian Society for Materials Protection 2022-01-01
coleção:Metalurgija
Assuntos:
blast furnace
hot metal
silicon
particle swarm optimization
golden sine algorithm
random forest
Acesso em linha:https://hrcak.srce.hr/file/386154
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