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基于贝叶斯优化GBDT的转炉炼钢终点预测
被引量：
1
1
作者
周翼男
崔桂梅
+2 位作者
皮理想
刘伟
王东旭
《中国测试》
CAS
北大核心
2024年第7期33-39,共7页
为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_R...
为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_RBF)、支持向量机(BOA_SVM)终点碳温预测模型对比分析。实验结果表明:BOA_GBDT各项误差指标最小,命中率最高,终点时刻碳含量在±0.01%误差区间内命中率为96.2%;终点温度在±10℃误差区间内命中率为92.1%。贝叶斯优化算法能够显著提升模型性能,更准确地判断转炉炼钢终点碳含量和温度,为吹炼出符合要求的钢水提供较为可靠的依据。
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关键词
转炉炼钢
贝叶斯优化算法
梯度提升决策树
终点预测
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职称材料
题名
基于贝叶斯优化GBDT的转炉炼钢终点预测
被引量：
1
1
作者
周翼男
崔桂梅
皮理想
刘伟
王东旭
机构
内蒙古科技大学信息工程学院流程工业综合自动化重点实验室
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2024年第7期33-39,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61763039)。
文摘
为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_RBF)、支持向量机(BOA_SVM)终点碳温预测模型对比分析。实验结果表明:BOA_GBDT各项误差指标最小,命中率最高,终点时刻碳含量在±0.01%误差区间内命中率为96.2%;终点温度在±10℃误差区间内命中率为92.1%。贝叶斯优化算法能够显著提升模型性能,更准确地判断转炉炼钢终点碳含量和温度,为吹炼出符合要求的钢水提供较为可靠的依据。
关键词
转炉炼钢
贝叶斯优化算法
梯度提升决策树
终点预测
Keywords
converter steelmaking
Bayesian optimization algorithm
gradient boosting decision tree
endpoint prediction
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TF345.3 [冶金工程—冶金机械及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯优化GBDT的转炉炼钢终点预测
周翼男
崔桂梅
皮理想
刘伟
王东旭
《中国测试》
CAS
北大核心
2024
1
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