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关联规则挖掘在高炉炉况预测中的应用研究的中期报告
1.研究背景
高炉是钢铁工业的核心设备之一，其炉况的变化对于生产效率、能源消耗、产品质量等方面都有着至关重要的影响。因此，对高炉炉况的预测和控制成为了钢铁生产过程中十分重要的研究方向之一。而关联规则挖掘作为数据挖掘中的一项重要技术，可以用于发现数据中的隐含关系，有望为高炉炉况的预测和控制提供支持。
2.研究目标
本研究旨在探究关联规则挖掘在高炉炉况预测中的应用，具体包括以下目标：
（1）构建高炉炉况预测的数据集：收集高炉运行数据并进行预处理，构建可供关联规则挖掘使用的数据集。
（2）应用关联规则挖掘技术分析高炉炉况预测中的关联规则：通过对数据集进行关联规则挖掘分析，发现数据中的隐含关系。
（3）验证关联规则对高炉炉况预测的作用：将挖掘出的关联规则应用于高炉炉况预测模型中，并验证其在预测准确性和稳定性等方面的作用。
3.研究方法
本研究主要采用数据挖掘技术中的关联规则挖掘方法，结合高炉炉况预测的实际需求进行分析和应用。具体步骤如下：
（1）数据采集和预处理：收集高炉运行数据，包括温度、压力、流量等相关参数，并进行数据清洗和预处理，如去除缺失值、异常值等。
（2）关联规则挖掘：利用关联规则挖掘算法分析数据中的隐含关系，找出和高炉炉况相关的特征和规律。常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
（3）关联规则应用：将挖掘出的关联规则应用于高炉炉况预测模型中，验证其在预测准确性和稳定性等方面的作用。常用的预测模型包括BP神经网络模型、支持向量回归模型等。
4.预期成果
本研究预期可以挖掘出高炉炉况预测中的关联规则，并且将其应用到预测模型中，验证其在提高预测准确性和稳定性方面的作用。通过实验验证，提高关联规则挖掘技术在高炉炉况预测中的应用价值，为高炉炉况的预测和控制提供支持。