基于GBDT算法真空自耗铸锭终点锰含量预测模型

摘要：

真空自耗熔炼是生产高品质特殊钢的重要方法之一,但熔炼过程中易挥发元素容易烧损并使铸锭成分产生波动,影响最终铸锭的质量.为准确控制锰元素熔炼前后的成分波动,采用皮尔逊相关系数法和互信息法对生产数据进行降维处理,选取12个特征作为模型输入,数据标准化和超参数寻优后建立真空自耗铸锭梯度提升决策树(GBDT)终点锰含量预测模型,并与决策树(DT)、随机森林(RF)和适应性提升(Adaboost)预测模型进行对比.研究发现,工艺参数中熔炼电流、补缩电流及真空度对终点锰含量的影响程度最大.经过降维处理后各模型的预测误差都有降低,其中GBDT模型的降低幅度最大,并且其均方根误差为0.031 46,平均绝对误差为0.025 51,模型误差最低,在±0.06％、±0.04％、±0.02％误差范围内的炉次所占比例分别为96％、78％、44％,整体误差范围内预测效果较好,对实际生产有一定的指导意义.

关键词：真空自耗炉、元素烧损、终点锰含量、特征降维、GBDT预测模型

所属期刊栏目：33

分类号：A(马克思主义、列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2023-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：107-114