基于AdaBoost算法的高炉铁水含钒预测模型

摘要：

基于AdaBoost算法构建高炉铁水含钒的预测模型,以承钢4号高炉的相关参数为依据,通过批号对应为小时频次,并以时间轴排序整合.使用数据预处理技术对收集的数据进行清洗,解决空缺值、重复值、异常值等问题,利用相关性分析筛选出优秀的输入参数,以AdaBoost算法构建预测模型,设定评价标准,并进行模型优化.研究结果表明:当弱分类器的数量为70个时,AdaBoost模型的准确率为0.908,均方根误差为0.008687.

关键词：钒含量、数据预处理、AdaBoost算法、预测

所属期刊栏目：42

分类号：TF533.2+6(炼铁)

资助基金：河北省高等技术研究项目;河北省高端钢铁冶金联合研究基金项目

在线出版日期：2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：20-28