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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112036085A(43)申请公布日2020.12.04(21)申请号202010894071.6(22)申请日2020.08.31(71)申请人中冶赛迪重庆信息技术有限公司地址401122重庆市渝北区北部新区龙睛路7号20-24层(72)发明人张涛汤槟毛尚伟黄垚松(74)专利代理机构上海光华专利事务所(普通合伙)31219代理人代玲(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)G06N3/08(2006.01)G06F119/06(2020.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称一种轧钢燃耗参数推荐方法、系统、介质及终端(57)摘要本发明提供一种轧钢燃耗参数推荐方法、系统、介质及终端,方法包括获取轧钢工序生产线中的轧钢生产数据,建立燃耗工艺数据集;根据所述燃耗工艺数据集建立最优算法模型,并对其进行训练;根据训练后的最优算法模型获取数据重要特征,建立重要特征数据集;对所述重要特征数据集构建特征字段均分数据集,并利用训练后的最优算法模型,获取燃耗值最小的推荐工艺参数;本发明排除了采集数据本身的干扰因素,参数推荐准确度高,并且当设备、环境发生变化时,可以及时调整最低燃耗值和保持工艺参数最优数值,解决了现有技术中存在的加热炉燃耗分析精细度低、实时性差的问题。CN112036085ACN112036085A权利要求书1/2页1.一种轧钢燃耗参数推荐方法,其特征在于,包括:获取轧钢工序生产线中的轧钢生产数据,建立燃耗工艺数据集;根据所述燃耗工艺数据集建立最优算法模型,并对其进行训练;根据训练后的最优算法模型获取数据重要特征,建立重要特征数据集;对所述重要特征数据集构建特征字段均分数据集,并利用训练后的最优算法模型,获取燃耗值最小的推荐工艺参数。2.根据权利要求1所述的轧钢燃耗参数推荐方法,其特征在于,定期重新获取燃耗工艺参数数据,对所述最优算法模型进行更新,并根据更新后的模型,重新获取燃耗值最小的推荐工艺参数。3.根据权利要求1所述的轧钢燃耗参数推荐方法,其特征在于,所述轧钢生产数据包括工艺参数和人员操作参数,通过对所述轧钢生产数据进行预处理,获取所述燃耗工艺数据集,所述预处理包括:将人员操作参数并入轧钢生产数据,通过数据差值形成新的特征,得到完整轧钢生产数据集;对所述完整轧钢生产数据集进行缺失值填充;将完整轧钢生产数据集中的异常数据删除。4.根据权利要求3所述的轧钢燃耗参数推荐方法,其特征在于,对所述燃耗工艺数据集进行归一化处理;将处理后的燃耗工艺数据集分别采用不同算法方式获取多个算法模型;分别获取各算法模型的绝对误差率均值;通过比较各模型的绝对误差率均值,得到最优算法模型。5.根据权利要求4所述的轧钢燃耗参数推荐方法,其特征在于,所述不同算法包括线性回归、随机森林、支持向量回归、神经网络、极端梯度提升训练。6.根据权利要求5所述的轧钢燃耗参数推荐方法,其特征在于,获取各模型中各个特征的重要程度分数;将各模型的准确度作为权重,对所有特征的加权平均处理;对加权平均处理后的各个特征的重要程度分数进行排序,并按预设的阈值进行筛选,获取所述重要特征数据集;对所述重要特征数据集进行回归测试,并获取效果最好的特征比例,进而获取含有最优参数值的最优燃耗算法模型。7.根据权利要求1-6任一所述的轧钢燃耗参数推荐方法,其特征在于,对所述重要特征数据集构建特征字段均分数据集包括:获取每个重要特征的上下限,构成新的重要特征上下限数据集;将重要特征上下限数据集每列特征字段等间隔分成固定段数,按照工艺逻辑,形成特征字段均分数据集。8.一种轧钢燃耗参数推荐系统,其特征在于,包括数据获取模块,用于获取轧钢工序生产线中的轧钢生产数据;数据处理模块,用于建立燃耗工艺数据集,并对其进行数据处理;模型训练模块,用于根据所述燃耗工艺数据集建立最优算法模型,并对其进行训练;2CN112036085A权利要求书2/2页备选方案构建模块,用于构建备选方案数据集;参数推荐模块,用于根据训练后的最优算法模型获取数据重要特征,建立重要特征数据集;对所述重要特征数据集构建特征字段均分数据集,并利用训练后的最优算法模型,获取燃耗值最小的推荐工艺参数。9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:该程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法。10.一种电子终端,其特征在于,包括:处理器及存储器;所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述终端执行如权利要求1至8中任一项所述方法。3CN112036085A说明书1/6页一种轧钢燃耗参数推荐方法、系统、介质及终端技术领域[0001]本发明涉及冶金领域及人工智能领域,尤其涉及