【摘 要】
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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
【机 构】
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华北理工大学冶金与能源学院,河钢集团有限公司钢研总院
【基金项目】
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河北省高等技术研究项目(QN2019200),河北省高端钢铁冶金联合研究基金项目(E2019209315)
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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。
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