基于RFE-DNN的烧结矿性能预警模型

针对某钢厂铁前数据库中烧结物料的预警空值与预警模型不完善问题，提出了一种烧结矿性能预警模型。将传统烧结工艺理论与大数据技术相结合，对原厂烧结生产数据进行预处理并搭建相应的烧结数据仓库，运用RFE(递归特征消除)对生产参数进行特征选择、重要性排序与相关性分析，然后运用DNN算法构建烧结矿化学成分与质量指标的预测模型，预测V₂O₅、CaO/SiO₂、TFe和FeO的R²分别达到0.965 8、0.824 7、0.846 2和0.871 1,预测筛分指数和转鼓指数的R²分别达到0.899和0.875,满足预测精度需求，并将预测结果结合预警区间对烧结矿性能进行预警。