基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究

摘要：

焦炭是高炉炼铁的重要原料,其质量是影响铁水质量和高炉顺行的重要因素,针对焦炭质量存在检验难、滞后性、预测误差大等问题,提出一种基于梯度提升决策树算法的焦炭预测模型;结合专家经验与相关性分析方法,深入研究配合煤质量对焦炭质量的影响;最后利用配合煤质量指标对焦炭质量指标灰分、硫分、耐磨强度、抗碎强度进行建模预测;根据某焦化厂历史生产数据对模型进行评估,实验结果表明:基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型相较于线性回归模型、随机森林模型,决策树模型误差小、准确率高,可以为焦化厂配煤炼焦提供一定的理论依据.

关键词：焦炭质量;预测模型;梯度提升决策树

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFF020440508

在线出版日期：2021-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：55-60