基于XGBoost算法的转炉吹炼终点预报.pptx
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基于XGBoost算法的转炉吹炼终点预报目录添加章节标题XGBoost算法介绍XGBoost算法原理XGBoost算法在转炉吹炼终点预报中的应用XGBoost算法的优势转炉吹炼终点预报模型构建数据预处理特征选择与提取模型训练与优化模型评估与验证实验结果与分析实验设置与数据集实验结果展示结果分析与其他算法的比较实际应用与展望在线预测与实时监控优化生产流程与提高效率未来研究方向与挑战THANKYOU
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本发明提供一种PS铜转炉吹炼过程智能决策与终点预报方法及装置,根据投料计划以及在线采集的入炉物料数据,连续实时计算吹炼过程中每个给定时间微元段内的炉内各相组成以及炉内熔体温度;然后基于预设的吹炼终点判断条件进行吹炼终点判断和预测。本发明提供的预报方法及装置对整个吹炼过程进行时间离散,将其分为若干个充分小的时间微元段,对每个时间微元段进行多相反应解析和传热计算,求出不同微元段的炉内各相组成和温度,并基于此进行吹炼终点预报以及据此进行冷料添加、溶剂添加等优化策略的选择。
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第28卷第4期沈阳工业大学学报Vol128No142006年8月JournalofShenyangUniversityofTechnologyAug.2006文章编号:1000-1646(2006)04-0405-04基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报谢书明a,孙凯b,陈昌b(沈阳工业大学a.电气工程学院,b.信息科学与工程学院,沈阳110023)摘要:转炉炼钢控制目标是终点温度和碳含量,由于炉温过高,无法在线连续测量.用传统的机理模型建立的终点温度和碳含量模型不够精确.基于RBF神经网络任意逼近函数能