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2020年第5期:基于AdaBoost算法的炉芯温度预测模型

发布日期:

作者:王坤,刘小杰,刘二浩,李宏杨,刘颂,吕庆

单位:1.华北理工大学冶金与能源学院,教育部现代冶金技术重点实验室,河北唐山063009;2.承德钢铁集团有限公司技术中心,河北承德067000

关键词:关键词:炉芯温度,AdaBoost算法,高炉炉缸,拉依达准则

摘要:为了更好地检测炉缸工作状态的变化,运用AdaBoost集成算法建立了炉芯温度提前预测模型。通过提前预测炉芯温度,可以捕捉炉缸状态的变化趋势,便于操控者及时调整。收集了承钢4号高炉相关参数的实时数据,以时间为轴进行整合对应,使用拉依达准则进行粗大异常值的检验,线性插值法进行空缺值的填补,再利用相关性系数对输入参数进行冗余剔除,最后运用AdaBoost集成树模型进行预测,发现其预测效果较之单棵决策树模型要更加精准。

来源:2020年第5期

《钢铁研究学报》期刊编辑部

查看钢铁研究学报杂志2020年第5期

联系我们

  • 地址:北京市海淀区学院南路76号
  • 电话:010-62182340
  • E-mail:gtyjxb@163.com

咨询工作人员