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申请/专利权人：东北大学;山东钢铁股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多源数据特征融合的钢水质量实时预测方法，涉及转炉炼钢领域。包括基于图像、音频、烟气数据、原料信息、辅料添加数据、吹氧参数等多源数据进行特征融合构建训练数据集，对现有的XGBoost算法进行训练，训练好的XGBoost模型作为钢水质量实时预测模型，模型的输出作为下一时刻钢水温度和钢水碳含量的预测值；将新一炉次的吹炼实时数据传入钢水质量实时预测模型中，预测出当前钢水实时碳含量和钢水实时温度。相比于使用单一来源数据进行钢水质量实时预报的方法，本发明方法综合利用转炉常见的多源数据对转炉炼钢吹炼过程钢水质量进行实时预报，具有抗干扰能力强、实时性好、精度高、可为转炉智能化提供支持等优点。
主权项：1.一种基于多源数据特征融合的钢水质量实时预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：构建训练数据集；步骤2：利用训练数据集对现有的XGBoost模型进行训练，训练好的XGBoost模型作为钢水质量实时预测模型，并将模型的输出作为下一时刻的钢水温度和钢水碳含量的预测值；步骤3：将新一炉次的吹炼实时数据传入钢水质量实时预测模型中，预测出当前钢水实时碳含量和钢水实时温度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 山东钢铁股份有限公司 一种基于多源数据特征融合的钢水质量实时预测方法
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