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申请/专利权人：中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
摘要：本发明涉及精炼合金技术领域，公开了一种精炼合金元素收得率预测方法、系统、电子设备及介质，该方法获取待预测炉次的当前数据，并获取多个历史数据，根据当前合金化前特征从各历史数据中确定待预测炉次对应的相似数据，并根据相似数据确定待预测炉次对应的预测合金化过程特征，将当前合金化前特征和预测合金化过程特征输入预测模型，得到待预测炉次所精炼合金的预测元素收得率，通过历史数据和当前数据获取待预测炉次的预测合金化过程，进而通过将当前数据和预测合金化过程特征输入训练成功的预测模型获取预测元素收得率，使得预测模型的输入数据更具有可靠性，提高了待预测炉次所精炼合金的预测元素收得率的准确度。
主权项：1.一种精炼合金元素收得率预测方法，其特征在于，包括：获取待预测炉次的当前数据，并获取多个历史数据，其中，所述当前数据包括当前合金化前特征；根据所述当前合金化前特征从各所述历史数据中确定所述待预测炉次对应的相似数据，并根据所述相似数据确定所述待预测炉次对应的预测合金化过程特征；获取预测模型的模型训练结果，其中，所述预测模型通过所述待预测炉次对应的多个样本数据训练得到，所述样本数据包括合金化前样本特征、合金化过程样本特征和元素收得率标签；若所述模型训练结果包括训练成功，则将所述当前合金化前特征和所述预测合金化过程特征输入所述预测模型，得到所述待预测炉次所精炼合金的预测元素收得率；通过以下方式获取样本数据，包括，从各所述历史数据中确定当前炉次信息对应的多个备选数据，其中，当前炉次信息包括所述待预测炉次对应的厂商信息、钢种信息、合金化时间信息、时间区间中的至少一种，所述备选数据包括合金化前样本特征和合金化过程样本特征；若所述备选数据的数量大于或等于训练数量阈值，则获取各所述备选数据对应的元素收得率，并将所述备选数据对应的元素收得率确定为所述备选数据的元素收得率标签，得到样本数据；若所述备选数据的数量小于训练数量阈值，则继续采集并记录新的炉次生产数据增加到历史数据，以获取新的样本数据。
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