摘要
本发明公开了一种高炉炼铁操作参数对状态参数影响滞后时间的评价方法,包括:构建操作变量的时延序列数据和高炉状态参数的映射关系,采用小波滤波和差分等方式处理高炉状态参数数据,从而构建漂移项、扩散项和随机过程模型。然后,通过建立的随机微分方程模拟结果评估操作时延。依据高炉冶炼特性和层次聚类的结果为模型的寻优添加约束条件,进一步提高寻优效率和精度。最终,基于增益或SHAP算法评估参数的重要性,排序操作变量的调控优先级,为高炉炼铁过程的调控提供依据。本发明的优点在于:通过融合高炉冶炼的生产规律,能够准确评估操作变量对高炉状态参量的影响滞后时间,在提高炼铁过程质量和效率的同时,降低生产成本,具有广泛的应用前景。
技术关键词
时延
变量
小波滤波方法
参数
模拟高炉
Boosting算法
序列
数据
机器学习模型
误差
梯度提升树模型
铁水硅含量
评价方法
最小化方法
梯度提升机
寻优策略
模块
加法模型
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推荐方法
多层感知机
标签文本
偏好特征
正则化参数
发电设备
故障诊断方法
键值
深度神经网络分类
电力
质量保证系统
掘进参数
视频监控数据
数据集成系统
自动化实时监测
功率模块
冷却液管路
均衡控制策略
仿真模型
偏差
异常信息
高效收集方法
捕获机制
机器学习算法分析
动态跟踪技术