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基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型
被引量：
12
1
作者
张进春
吴超
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1406-1412,共7页
针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路。考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效...
针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路。考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析。研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的;非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模型的预测精度高。
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关键词
焦炭
焦炭反应性指数
:
焦炭
反应
后强度
偏最小二乘回归
非线
性
预测
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职称材料
基于决策树算法的焦炭CSR和CRI性能预测模型
2
作者
刘晓航
史先菊
+3 位作者
许德明
贺铸
李光强
王强
《烧结球团》
2025年第4期151-160,共10页
焦炭的CSR(焦炭反应后强度)和CRI(焦炭反应性指数)性能指标对提高高炉冶炼效率、降低生产成本和促进绿色生产等起到至关重要的作用。传统依赖人工经验调控存在响应慢、误差大等问题,难以实现对CSR和CRI的精准实时预测。本文基于焦炭的...
焦炭的CSR(焦炭反应后强度)和CRI(焦炭反应性指数)性能指标对提高高炉冶炼效率、降低生产成本和促进绿色生产等起到至关重要的作用。传统依赖人工经验调控存在响应慢、误差大等问题,难以实现对CSR和CRI的精准实时预测。本文基于焦炭的灰分、挥发分、硫分和固定碳等基础属性,采用大数据拟合与机器学习技术,构建预测CSR和CRI的决策树算法;通过网格搜索结合交叉验证来优化超参数,筛选出最优的决策树,并利用特征相关热图、特征相关性及SHAP值解释模型的预测机制。结果表明:当树深度为19、随机种子数为44时,CSR模型的预测效果最佳,精度达98.543%;当树深度为18、随机种子数为75时,CSR模型的预测效果最佳,精度达96.825%;现场测试结果显示,封装后在线实时预测软件的单次预测时间仅为0.1~0.3 s,软件具备良好的实时性与稳定性。本文开发的预测系统能有效支持高炉生产中焦炭的质量决策,显著提升预测效率与准确性,推动炼铁过程向智能化、绿色化和高效化发展。
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关键词
高炉炼铁
焦炭
反应
后强度
焦炭反应性指数
机器学习
决策树算法
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职称材料
题名
基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型
被引量：
12
1
作者
张进春
吴超
机构
中南大学资源与安全工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1406-1412,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(50974132)
文摘
针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路。考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析。研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的;非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模型的预测精度高。
关键词
焦炭
焦炭反应性指数
:
焦炭
反应
后强度
偏最小二乘回归
非线
性
预测
Keywords
coke
coke reactivity index （CRI）
coke strength after reaction （CSR）
partial least squares regression
nonlinear prediction
分类号
TK019 [动力工程及工程热物理]
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职称材料
题名
基于决策树算法的焦炭CSR和CRI性能预测模型
2
作者
刘晓航
史先菊
许德明
贺铸
李光强
王强
机构
武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室
出处
《烧结球团》
2025年第4期151-160,共10页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(U22A20173)
湖北省重点研发计划资助项目(2022BAA021&2022BAD043)。
文摘
焦炭的CSR(焦炭反应后强度)和CRI(焦炭反应性指数)性能指标对提高高炉冶炼效率、降低生产成本和促进绿色生产等起到至关重要的作用。传统依赖人工经验调控存在响应慢、误差大等问题,难以实现对CSR和CRI的精准实时预测。本文基于焦炭的灰分、挥发分、硫分和固定碳等基础属性,采用大数据拟合与机器学习技术,构建预测CSR和CRI的决策树算法;通过网格搜索结合交叉验证来优化超参数,筛选出最优的决策树,并利用特征相关热图、特征相关性及SHAP值解释模型的预测机制。结果表明:当树深度为19、随机种子数为44时,CSR模型的预测效果最佳,精度达98.543%;当树深度为18、随机种子数为75时,CSR模型的预测效果最佳,精度达96.825%;现场测试结果显示,封装后在线实时预测软件的单次预测时间仅为0.1~0.3 s,软件具备良好的实时性与稳定性。本文开发的预测系统能有效支持高炉生产中焦炭的质量决策,显著提升预测效率与准确性,推动炼铁过程向智能化、绿色化和高效化发展。
关键词
高炉炼铁
焦炭
反应
后强度
焦炭反应性指数
机器学习
决策树算法
Keywords
blast furnace ironmaking
CSR
CRI
machine learning
decision tree algorithm
分类号
TF526.1 [冶金工程]
TP181 [冶金工程—钢铁冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型
张进春
吴超
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于决策树算法的焦炭CSR和CRI性能预测模型
刘晓航
史先菊
许德明
贺铸
李光强
王强
《烧结球团》
2025
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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