本發明提供了一種轉爐終點磷含量預測模型及構建方法、磷含量預測方法,屬于冶金控制領域。所述模型構建方法包括:采集相關轉爐煉鋼的歷史數據,對歷史數據進行預處理,獲得清潔的歷史數據;從所述清潔的歷史數據中,確定影響終點磷含量的因素,并根據因素值及磷含量真實值構建訓練集、測試集和驗證集;構建至少兩種基于機器學習的轉爐終點磷含量預測子模型,采用所述訓練集對多個預測子模型進行訓練,并基于貝葉斯算法對多個預測子模型的預測結果進行耦合,構建貝葉斯權值網絡模型,與多個預測子模型共同構成轉爐終點磷含量預測模型。本發明彌補了人工經驗以及靜態模型在適用性以及命中率的不足,提高了終點磷含量的預測準確度及精度。
聲明:
“轉爐終點磷含量預測模型及構建方法、磷含量預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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