一种基于Stacking集成的烧结配矿方案性能指标预测模型及其系统和存储器

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一种基于Stacking集成的烧结配矿方案性能指标预测模型及其系统和存储器
申请号:CN202511033139
申请日期:2025-07-25
公开号:CN120544721A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于Stacking集成的烧结配矿方案性能指标预测模型及其系统和存储器。该模型包括:基于物质守恒原理,计算目标烧结配矿方案中烧结矿理论化学成分和熔融区化学成分;将所得烧结矿理论化学成分和熔融区化学成分在内的数据输入至预测模型的基学习模块中,得目标烧结配矿方案的性能指标初步预测结果;采用Stacking集成策略,将基学习模块所得初步预测结果输入至预测模型的元学习模块中,进行集成学习和非线性加权融合,并输出最终预测结果。基于上述模型所提供的含有计算机程序的系统,可有效解决现有技术当中配矿方案的性能指标预测结果精度不足、泛化能力弱和适应性差等问题,为烧结工艺优化提供了重要的决策支持,具有显著的指导意义。
技术关键词
烧结矿 随机森林模型 BP神经网络模型 集成策略 可编程逻辑控制器 Sigmoid函数 预测系统 中央处理器 计算机存储器 非线性 熔剂 理论 模块 烧结工艺 遗传算法 燃料 平方根 数据
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