[发明专利]一种用于构建高炉铁水硅含量预测模型的数据优选方法及系统有效
申请号: | 202010143429.1 | 申请日: | 2020-03-04 |
公开(公告)号: | CN111461171B | 公开(公告)日: | 2023-05-26 |
发明(设计)人: | 尹林子;关羽吟;蒋朝辉;许雪梅 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G06F18/214 | 分类号: | G06F18/214;G06F18/23213 |
代理公司: | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人: | 龚燕妮 |
地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 本发明公开了一种用于构建高炉铁水硅含量预测模型的数据优选方法及系统,运用非监督学习算法k‑means++进行聚类,将输入变量样本根据相似程度分簇,从复杂的高炉铁水数据中剔除异常的数据,强化了输入变量样本与硅含量数据之间的映射关系;同时,基于连续时间段指标,筛选高可信度样本,有效降低异常样本对映射关系的干扰;基于频数直方图确定硅含量高频区间,克服了传统均值化方法的保守性,为输入变量样本提供最匹配的硅含量数据。经过评估模型验证,该数据优选方法与传统均值法相比,在模型训练中有更好的表现。本发明解决了原始输入数据与硅含量之间映射关系弱的问题,可有效改善预测模型训练效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 构建 高炉 铁水 含量 预测 模型 数据 优选 方法 系统 | ||
【主权项】:
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