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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明公开了一种基于数据配准与数据清洗的艾萨炉冰铜品位预测方法及系统，属于艾萨炉熔炼过程的智能控制技术领域。本发明所述预测方法通过分析艾萨炉的熔炼机理，选取影响冰铜品位的过程变量；使用数据配准方法完成秒级数据与小时级数据的配准，使用数据清洗方法筛除异常样本；使用最大相关最小冗余算法筛选出最优过程变量；使用长短时记忆网络进行冰铜品位的预测并绘制冰铜品位预测曲线。本发明所述的预测方法能够考虑秒级变量对冰铜品位的影响，提高预测精度，准确指导生产。本发明所述预测系统通过各模块的协同工作，可以准确预测冰铜品位，从而准确调整熔炼过程的操作参数，提高产品质量。

主权项：1.一种基于数据配准与数据清洗的艾萨炉冰铜品位预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、分析艾萨炉的熔炼机理，选取工业现场影响冰铜品位的过程变量并收集相关数据；S2、根据收集相关数据时的采样频率，将S1中选取的过程变量划分为秒级变量和小时级变量；S3、构建数据配准模型：首先，使用滑动窗口选取每个秒级变量一个熔炼周期内所对应的数据得到秒级数据矩阵M，其次，逐个计算每个秒级变量在该周期内所对应数据的均值最后，将不同秒级数据求得的均值与小时级数据进行拼接，完成一个周期内秒级数据与小时级数据的配准；S4、将完成数据配准的数据集输入长短时记忆网络，得到每个熔炼周期冰铜品位的预测值，并计算每个熔炼周期冰铜品位真实值与预测值之间的误差ei，得到冰铜品位预测误差序列X＝e1,e2,…,en；通过高斯分布拟合和3σ原则得到允许误差范围[a,b]，判断每条样本的预测误差是否在允许误差范围内；S5、若冰铜品位的真实值和预测值的误差在允许误差范围[a,b]内，则将该样本视为正常样本；若冰铜品位的真实值和预测值的误差不在允许误差范围[a,b]内，则将该样本视为异常样本，并将其删除，将该过程遍历整个数据集，得到清洗后的数据；S6、将清洗后的数据使用最大相关最小冗余算法进行变量筛选，计算每个变量彼此之间的相关系数，同时计算每个变量与冰铜品位之间的相关系数，将变量彼此之间相关系数大于0.8的变量及与冰铜品位之间相关系数小于0.3的变量筛除；S7、将经过数据配准、数据清洗、变量筛选后的最优过程变量输入到长短时记忆网络中，输出得到冰铜品位的预测值。

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百度查询： 昆明理工大学 一种基于数据配准与数据清洗的艾萨炉冰铜品位预测方法及系统