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Prediction of Gas Utilization Ratio Based on the Kernel Extreme Learning Machine
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资源说明：在中国国民经济中，钢铁工业扮演了极为重要的角色。作为钢铁工业核心部分的高炉炼铁（Blast Furnace, BF），是一项高能耗、高污染的生产流程。据统计，国家炼铁能源消耗约占整个钢铁工业总能源消耗的70%。面对日益严重的环境污染和资源短缺问题，高炉炼铁流程需要承担节能和减排的任务。
论文提出了一个基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）算法的高炉煤气利用率（Gas Utilization Ratio, GUR）预测模型。GUR是一个衡量高炉操作状态和能源消耗的重要指标。准确预测GUR能够实时反映高炉的实际操作状态和原料消耗情况。
极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）因其快速的计算速度而受到关注，但其在稳定性与泛化能力方面存在不足。核极限学习机算法（KELM）在保持ELM快速计算速度特性的同时，拥有更好的稳定性和泛化能力。
为了优化KELM模型中的参数，研究中采用了改进的果蝇优化算法（Improved Fruit Fly Optimization Algorithm, IFOA）。实验结果表明，基于KELM的预测模型在预测准确性以及模型所需的建模时间方面具有更好的预测效果。
关键词包括：高炉煤气利用率、高炉、核极限学习机、改进果蝇优化算法。
本研究的目标是通过KELM算法探索高炉煤气利用率（GUR）与一些显著影响GUR的因素之间的关系。研究的重点在于如何准确预测GUR，以及时反映出高炉的实际运行状态和炉料消耗情况。高炉炼铁工艺中的焦比是一项重要的经济和技术指标，国内外学者主要围绕这一主题进行相关研究。然而，由于文本部分的OCR扫描错误，导致部分文字无法正确识别，需要根据上下文合理推断以确保文档的通顺性。在钢铁工业中，高炉炼铁不仅是一个技术问题，更是一个关乎环保和资源节约的重大问题。随着全球对环境保护意识的提升，如何有效降低高炉炼铁过程中的能源消耗和环境污染成为一个重要的研究方向。核极限学习机（KELM）及其参数优化算法在这一领域的应用，为高炉炼铁的节能减排提供了新的技术和方法，具有重要的现实意义和应用前景。
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