基于承钢生产数据预测烧结矿FeO含量
来源期刊:钢铁研究学报2018年第12期
论文作者:吕庆 刘月明 张振峰 刘颂
文章页码:957 - 962
关键词:FeO含量;数据预处理;特征工程;XGBoost算法;
摘 要:为了克服烧结矿中FeO含量检验滞后的问题,基于烧结生产各个环节所积累的大量数据,采用XGBoost算法建立FeO含量预测模型,以指导生产工作人员及时调整配料方案和设备参数。首先对承钢3号烧结机sqlsever数据库中的相关数据进行提取和整合,然后结合特征工程对特征参数数据进行一系列可视化分析和处理,最后将XGBoost算法应用于预测烧结矿FeO含量的建模当中,并与决策树模型预测效果进行对比。结果表明XGBoost模型预测效果较好,预测后的损失值最小可达0.071 876,实现了准确预测FeO含量的目的,为烧结矿FeO含量的预测提供了一种有效的预测方法。
吕庆1,刘月明1,张振峰2,刘颂1
1. 华北理工大学冶金与能源学院2. 河北钢铁集团承钢分公司
摘 要:为了克服烧结矿中FeO含量检验滞后的问题,基于烧结生产各个环节所积累的大量数据,采用XGBoost算法建立FeO含量预测模型,以指导生产工作人员及时调整配料方案和设备参数。首先对承钢3号烧结机sqlsever数据库中的相关数据进行提取和整合,然后结合特征工程对特征参数数据进行一系列可视化分析和处理,最后将XGBoost算法应用于预测烧结矿FeO含量的建模当中,并与决策树模型预测效果进行对比。结果表明XGBoost模型预测效果较好,预测后的损失值最小可达0.071 876,实现了准确预测FeO含量的目的,为烧结矿FeO含量的预测提供了一种有效的预测方法。
关键词:FeO含量;数据预处理;特征工程;XGBoost算法;