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氧气是转炉炼钢生产过程中的一种重要的气体能源。转炉炼钢耗氧量的精准预测既有利于提高炼钢过程的稳定控制,也是炼钢厂生产有序运行的有力保障。根据转炉炼钢过程的机理特征,建立了基于区间约束的极限梯度提升(interval constraint-based extreme gradient boosting, IC-XGBoost)数据模型,以提升炼钢耗氧量预测的精度和准度。利用转炉炼钢过程实际数据及其噪声扰动,对改进XGBoost模型进行对比测试。与神经网络、支持向量机(support vector machine, SVM)和XGBoost等传统数据模型相比,所建立的模型能够通过高效计算获得更好的预测精度和准度,且具有较好的抗干扰能力。 相似文献
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