一种基于机器学习回归决策树的高炉焦炭性能的预测系统

本发明属于钢铁冶金高炉钢铁生产过程中焦炭性能预测以及资源调控和环保技术领域，公开了一种基于机器学习回归决策树算法应用于高炉焦炭性能的预测系统。本发明提出了基于机器学习回归决策树算法应用于高炉焦炭性能的预测系统包括：数据采集模块、数据预处理模块、主控模块、算法调参模块、数据训练模块、模型预测模块；本发明提出了一种将基于机器学习回归决策树算法应用于高炉焦炭性能的预测系统，将高炉冶炼转化成所对应的决策树算法特殊结构，决策树算法的优势在于它具有实时性预测的优势，代替了人工凭借经验去判断生产过程中对各物质含量的判断，与人相比准确性程度更高，预测效果更快更好。