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基于改進的AdaBoost.RS算法的燒結(jié)終點預(yù)報分析

汪森輝; 李海峰; 張永杰; 鄒宗樹 東北大學(xué)冶金學(xué)院; 遼寧沈陽110819; 東北大學(xué)多金屬共生礦產(chǎn)生態(tài)利用教育部重點實驗室; 遼寧沈陽110819; 奧博學(xué)術(shù)大學(xué)化工學(xué)院熱流工程研究所; 芬蘭FI-20500

關(guān)鍵詞:adaboost算法 極限學(xué)習(xí)機 燒結(jié)終點 工藝參數(shù) 

摘要:燒結(jié)終點的穩(wěn)定控制是提高燒結(jié)機利用效率及燒結(jié)礦產(chǎn)量和質(zhì)量的前提,因此獲得準(zhǔn)確的燒結(jié)終點位置是優(yōu)化燒結(jié)過程的基礎(chǔ)。通過分析燒結(jié)過程參數(shù)對燒結(jié)終點位置的影響,提出一種適用于燒結(jié)終點預(yù)測的集成算法。在AdaBoost.RS算法的基礎(chǔ)上,自適應(yīng)調(diào)整松弛變量的閾值,以極限學(xué)習(xí)機為弱學(xué)習(xí)器建立燒結(jié)終點位置預(yù)報集成算法模型。以寶鋼燒結(jié)面積為495m2的燒結(jié)機為例,利用實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行模型檢驗。結(jié)果表明,當(dāng)絕對誤差小于1.6m時,模型的預(yù)報結(jié)果命中率為97.4%,均方根誤差為0.58,預(yù)報值序列與實際目標(biāo)值序列的相關(guān)系數(shù)為0.78。對各影響因素定量分析結(jié)果表明,影響燒結(jié)終點位置的前三因素依次為料層厚度、臺車速度與配水量。

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