基于AdaBoost模型和SVM模型的鐵水溫度預(yù)測
煉鐵
頁數(shù): 5 2024-06-12
摘要: 以某煉鐵廠3號(hào)高爐實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),針對(duì)原始數(shù)據(jù)存在的重復(fù)值、缺失值和異常值等問題進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,選用AdaBoost模型和SVM模型對(duì)鐵水溫度進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明,AdaBoost模型相較于SVM模型取得更好的預(yù)測效果,R~2達(dá)到0.878,±5℃預(yù)測準(zhǔn)確率為85.21%,可滿足高爐實(shí)際生產(chǎn)需要?;诟郀t煉鐵數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),建立FineBI前端工具與鐵水溫度預(yù)測應(yīng)用的數(shù)據(jù)連接,構(gòu)... (共5頁)