【摘 要】
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以某硫酸法钛白生产线的3 608条数据为样本,采用皮尔逊系数和统计P值考察了工业钛液的五个属性变量与偏钛酸粒度D50的相关性,并采用LOF算法对数据进行离异值处理以提高数据质量。在此基础上,采用python语言基于Ridge (岭回归)、Lasso (套索回归)、KNN (K-近邻)、ANN (人工神经网络)、Random Forest (随机森林)、SVR (支持向量机)六种模型编写了偏钛酸粒度
【机 构】
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钒钛资源综合利用国家重点实验室,重庆大学化学化工学院,东北大学冶金学院
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以某硫酸法钛白生产线的3 608条数据为样本,采用皮尔逊系数和统计P值考察了工业钛液的五个属性变量与偏钛酸粒度D50的相关性,并采用LOF算法对数据进行离异值处理以提高数据质量。在此基础上,采用python语言基于Ridge (岭回归)、Lasso (套索回归)、KNN (K-近邻)、ANN (人工神经网络)、Random Forest (随机森林)、SVR (支持向量机)六种模型编写了偏钛酸粒度控制的回归模型算法,六种算法分别应用在整套数据上的回归预测效果差别不大,离异值处理后数据的RMSE都是在
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