【摘 要】
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为了给高炉提供合格的烧结矿,提出基于烧结生产线各个环节的大量数据,将XGBoost算法、因子相关分析与深度学习算法相结合的大数据技术对烧结矿小于10mm粒级含量进行预测。首
【机 构】
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华北理工大学冶金与能源学院; 河钢集团承钢公司; 河钢集团钢研总院;
【基金项目】
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河北省研究生创新资助项目(2017B03)
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为了给高炉提供合格的烧结矿,提出基于烧结生产线各个环节的大量数据,将XGBoost算法、因子相关分析与深度学习算法相结合的大数据技术对烧结矿小于10mm粒级含量进行预测。首先,对烧结厂数据库的数据进行搜集、整合和预处理;其次,进行因子分析,筛选出适合建模的14个相关变量并进行变量之间的相关性分析;最后,建立深度神经网络算法模型。通过测试并与传统算法模型进行性能比较,结果表明,模型预测效果很好,达到了精确预测烧结矿小于10mm粒级含量的目的,对烧结实际生产具有很好的指导意义。
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