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基于AdaBoost模型和SVM模型的铁水温度预测

基于AdaBoost模型和SVM模型的铁水温度预测

李   欣1,李宏扬1,刘   然1,刘小杰1,唐文文1,吕   庆1,陈树军2
(1. 华北理工大学冶金与能源学院,河北 唐山 063210;2. 河钢集团有限公司承德分公司,河北 承德 067000)

摘  要:以某炼铁厂3号高炉实际生产数据为基础,针对原始数据存在的重复值、缺失值和异常值等问题进行数据处理,选用AdaBoost模型和SVM模型对铁水温度进行预测。结果表明,AdaBoost模型相较于SVM模型取得更好的预测效果,R2达到0.878,±5℃预测准确率为85.21%,可满足高炉实际生产需要。基于高炉炼铁数据仓库系统,建立FineBI前端工具与铁水温度预测应用的数据连接,构建由特征参数、相关性分析、预测结果、模型评估和预测曲线等模块组成的前端界面,实现了高炉铁水温度预测应用的可视化展示。

关键词:高炉;铁水温度预测;AdaBoost模型;SVM模型;数据仓库


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(责任编辑:zgltw)