基于多模型堆叠集成算法的连铸保护渣缺陷分析方法

本发明提供了一种基于多模型堆叠集成算法的连铸保护渣缺陷分析方法及系统，包括：通过滑动窗口将提取的高频特征数据分割成子序列，选择重要特征；选择堆叠集成模型的基学习器和元学习器处理高频特征数据，获得最终预测结果；根据基学习器和元学习器构建堆叠集成模型；根据堆叠集成模型，选择超参数配置优化并输出最终预测结果。本发明通过采用基于多模型堆叠集成算法的方法，解决了连铸结晶器内高频数据波动与保护渣缺陷之间关联性分析的不足；通过滑动窗口切分高频特征数据并结合多模型交叉验证，将单一模型的预测局限性转化为集成模型的优势，从而提升了保护渣缺陷的预测准确率和泛化能力，有效提升了保护渣缺陷分析效率。