關鍵詞：adaboost算法 極限學習機 燒結終點 工藝參數(shù) 

摘要：燒結終點的穩(wěn)定控制是提高燒結機利用效率及燒結礦產(chǎn)量和質量的前提,因此獲得準確的燒結終點位置是優(yōu)化燒結過程的基礎。通過分析燒結過程參數(shù)對燒結終點位置的影響,提出一種適用于燒結終點預測的集成算法。在AdaBoost.RS算法的基礎上,自適應調整松弛變量的閾值,以極限學習機為弱學習器建立燒結終點位置預報集成算法模型。以寶鋼燒結面積為495m2的燒結機為例,利用實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行模型檢驗。結果表明,當絕對誤差小于1.6m時,模型的預報結果命中率為97.4%,均方根誤差為0.58,預報值序列與實際目標值序列的相關系數(shù)為0.78。對各影響因素定量分析結果表明,影響燒結終點位置的前三因素依次為料層厚度、臺車速度與配水量。

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