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作者：牛玉梁;李爱莲;解韶峰;
单位：内蒙古科技大学自动化与电气工程学院;内蒙古科技大学基建处;
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
基金资助：内蒙古自治区自然科学基金(2022MS06003)
