钢铁研究学报

北大核心,CA,JST,CSCD,WJCI

国内刊号:11-2133/TF

国际刊号:1001-0963

钢铁研究学报杂志2024年第3期:基于特征选择与梯度提升决策树的球团矿抗压强度预测

发布日期:

作者:陈许玲,蒋文浩,黄晓贤,范晓慧,甘敏,曹风

单位:中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙410083

关键词:关键词:球团矿抗压强度;梯度提升决策树;特征选择;模型预测

摘要:抗压强度是评价球团矿质量的重要指标,也是球团生产的核心控制目标,但其检测周期长、控制严重滞后。因此,实时准确预测球团矿抗压强度对提升和稳定球团质量具有重要意义。提出一种基于Filter和Wrapper混合特征参数遴选结合贝叶斯优化算法的球团矿抗压强度预测方法,采用现场生产数据对模型进行训练与测试,预测结果表明:特征选择和贝叶斯优化算法的引入可以明显提升模型的预测精度,基于特征选择和贝叶斯优化的梯度提升决策树(GBDT)模型的拟合效果最好,预测准确率达95?31%,为球团矿质量的优化控制奠定了良好的基础。

来源:2024年第3期

《钢铁研究学报》期刊编辑部

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