钢铁研究学报

作者：陈许玲^1,2, 张羽军¹, 黄晓贤^1,2, 冯振湘^1,2, 彭梓塘¹, 范晓慧^1,2

单位：1.中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙410083;；2.中南大学金属资源开发利用碳减排教育部工程研究中心,湖南长沙410083

关键词：烧结矿成品率,核偏最小二乘法,即时学习,Optuna,特征选择

基金：国家自然科学基金基础科学中心资助项目(72088101);中南大学研究生自主探索创新资助项目(2024ZZTS0381)

烧结矿成品率是烧结生产的重要技术经济指标,对其进行预测可以为生产操作提供重要参考。针对烧结过程高维度、时变性和非线性等特点,提出了一种基于特征选择与JITL-Optuna-KPLS的烧结矿成品率预测模型。首先利用工艺知识和递归特征消除法进行特征选择,得到最佳烧结矿成品率预测特征子集;然后提出一种采用复合相似性度量的即时学习方法,从历史数据样本中抽取小规模预测样本,使用Optuna算法优化超参数后的核偏最小二乘方法建立局部模型,实现对烧结矿成品率的预测。试验结果表明:所提出模型烧结矿成品率预测的均方误差为0.18,决定系数为0.98,平均相对误差为0.13%,能够满足实际生产的预测精度要求。

来源：2025年第10期

《钢铁研究学报》期刊编辑部

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