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申请/专利权人：山东浪潮智能生产技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于集成学习算法的转炉炼钢耗氧量推荐方法及装置，属于转炉炼钢技术领域，所述方法包括：获取耗氧量预测所需参数；对所述耗氧量预测所需参数进行预处理；将预处理后的耗氧量预测所需参数分别输入预先训练好的XGBoost模型和LightGBM模型，得到XGBoost预测值和LightGBM预测值；将所述XGBoost预测值和LightGBM预测值输入预先构建好的线性贝叶斯回归模型，得到耗氧量推荐值。本发明利用线性贝叶斯算法融合了XGBoost和LightGBM集成学习算法，综合考虑不同算法的特点和性能，能够有效地预测转炉炼钢过程中的耗氧量，从而提高生产效益，降低成本，具有较高的准确性和泛化性能，能够为炼钢生产提供可靠的技术支持。
主权项：1.一种基于集成学习算法的转炉炼钢耗氧量推荐方法，其特征在于，包括：获取耗氧量预测所需参数，其中，所述耗氧量预测所需参数包括当前炉次相关参数和上一炉次相关参数，所述当前炉次相关参数和上一炉次相关参数均包括铁水中元素含量、铁水重量、铁水温度和废钢总重，铁水中元素包括C、Si和Mn，所述上一炉次相关参数还包括氧气耗量；对所述耗氧量预测所需参数进行预处理；将预处理后的耗氧量预测所需参数分别输入预先训练好的XGBoost模型和LightGBM模型，得到XGBoost预测值和LightGBM预测值；将所述XGBoost预测值和LightGBM预测值输入预先构建好的线性贝叶斯回归模型，得到耗氧量推荐值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮智能生产技术有限公司 基于集成学习算法的转炉炼钢耗氧量推荐方法及装置
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