【摘 要】
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煤气利用率是影响高炉能量利用的关键参数,对高炉的稳定顺行有重要影响。在进行高炉生产参数时间间隔分析后,利用多种预测模型(自适应增强学习(Adaptive Boosting,AB)、随机
【机 构】
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东北大学冶金学院,河钢集团有限公司唐山分公司,华北理工大学冶金与能源学院
【基金项目】
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河北省高端钢铁冶金联合研究基金资助项目(E2019209314),河北省高等学校基本科研业务费研究资助项目(JQN2020032)。
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煤气利用率是影响高炉能量利用的关键参数,对高炉的稳定顺行有重要影响。在进行高炉生产参数时间间隔分析后,利用多种预测模型(自适应增强学习(Adaptive Boosting,AB)、随机森林(Random Forest,RF)、神经网络(Neural Network,NN))完成对煤气利用率的预测。首先,对高炉生产的历史数据进行收集整理;其次,在考虑高炉生产异常状态(如检修休风)下对特征参数完成预处理工作;最后,利用高炉参数间的时滞关系对煤气利用率建立预测模型,通过对预测模型的调参优化及评价,确定适合煤气利
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