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公开(公告)号：CN110066895A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910283970.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 东北大学
IPC: C21B5/00
Abstract: 本发明提出一种基于Stacking的高炉铁水质量区间预测方法，包括：获取高炉原始历史数据，并进行预处理；根据输入输出参数从预处理后的高炉原始历史数据提取样本数据集；建立基于N折模型的Stacking算法铁水质量模型并计算建模误差预测区间；根据N折模型的Stacking算法铁水质量模型对实时采集的高炉数据进行预测，得到预测值和预测区间；本发明可以避免离线化验的滞后性和人工操作带来的不确定性，实现多元铁水质量值和预测区间的同时预报。为现场的操作人员及时准确判断高炉内部运行状态提供了关键指标，同时可以根据工况的变化，利用最新的过程数据更新软测量模型参数，避免了时不变模型的局限性，实用价值很高。
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公开(公告)号：CN112380779B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202011361481.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开一种烧结终点的鲁棒软测量方法及系统，本发明首先采集烧结过程的相关参数，以及各时刻对应的烧结终点位置；然后对烧结现场数据采集单元所获取的相关烧结现场数据进行相关性分析，选取相关度高的输入变量，并对其进行滤波、剔除噪声及归一化处理，得到烧结终点鲁棒软测量建模数据；接着利用偏最小二乘广义M估计鲁棒随机权神经网络实现对烧结终点位置的建模；最后将进行预处理后的烧结现场关键数据输入训练所得模型中实现烧结终点鲁棒软测量。本发明能有效解决烧结终点预测建模中所普遍存在的多重共线性问题以及输入输出双方向异常数据问题，从而显著提高软测量精度。
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公开(公告)号：CN112380779A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011361481.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种烧结终点的鲁棒软测量方法及系统，本发明首先采集烧结过程的相关参数，以及各时刻对应的烧结终点位置；然后对烧结现场数据采集单元所获取的相关烧结现场数据进行相关性分析，选取相关度高的输入变量，并对其进行滤波、剔除噪声及归一化处理，得到烧结终点鲁棒软测量建模数据；接着利用偏最小二乘广义M估计鲁棒随机权神经网络实现对烧结终点位置的建模；最后将进行预处理后的烧结现场关键数据输入训练所得模型中实现烧结终点鲁棒软测量。本发明能有效解决烧结终点预测建模中所普遍存在的多重共线性问题以及输入输出双方向异常数据问题，从而显著提高软测量精度。
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公开(公告)号：CN110066895B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910283970.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 东北大学
IPC: C21B5/00
Abstract: 本发明提出一种基于Stacking的高炉铁水质量区间预测方法，包括：获取高炉原始历史数据，并进行预处理；根据输入输出参数从预处理后的高炉原始历史数据提取样本数据集；建立基于N折模型的Stacking算法铁水质量模型并计算建模误差预测区间；根据N折模型的Stacking算法铁水质量模型对实时采集的高炉数据进行预测，得到预测值和预测区间；本发明可以避免离线化验的滞后性和人工操作带来的不确定性，实现多元铁水质量值和预测区间的同时预报。为现场的操作人员及时准确判断高炉内部运行状态提供了关键指标，同时可以根据工况的变化，利用最新的过程数据更新软测量模型参数，避免了时不变模型的局限性，实用价值很高。
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