贝叶斯分类算法应用于回转窑烧结温度预测模型

摘要：

针对氧化铝回转窑烧结过程中存在的多变量、强耦合、非线性、环境恶劣、煤粉和料浆成分不稳定等因素造成的烧结带温度不稳定,熟料质量低等难题,提出一种基于朴素贝叶斯分类(NBC)算法的回转窑烧结温度预测模型.采用FastICA算法,找到回转窑热工数据的独立成分,从而满足NBC的属性之间相互独立的条件,并通过AdaBoost算法对模型进行提升.实验结果表明,这种模型具有较好的控制效果.

关键词：朴素贝叶斯、预测模型、回转窑、ICA、AdaBoost

所属期刊栏目：20

分类号：TP3;TQ1

资助基金：国家自然科学基金60874096.50704016

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：200-203