一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法

本发明涉及工业信息，尤其涉及一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法。

背景技术：

1、焦炭是炼钢过程中重要的原料之一，它的主要作用是提供高温下所需的热量和还原剂以及碳元素，使得炼钢过程中的碳含量得到控制，从而得到高质量的钢铁。炼焦煤是炼焦生产的主要原料，其质量和性能对炼焦效果及焦炭质量具有重要影响。企业炼焦煤来源矿点较多，且其质量波动较大，导致焦炭质量不稳定，这对高炉冶炼产生不利影响。因此，准确预测焦炭质量是焦化行业急需解决的问题。

2、目前国内外的学者对焦炭质量的预测模型提出了各种不同的预测方法，建立的预测模型往往差异较大且彼此无法通用，其根本原因在于各焦化企业的入炉煤质量和炼焦工艺条件的差异，现有的焦质预测模型无法直接满足钢铁生产厂家的实际生产。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法。

2、本发明是通过以下技术方案予以实现：

3、一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，包括如下步骤：

4、s1.采集实际工业生产中每次生产的各项配煤指标、工艺参数和对应的焦炭质量指标作为原始工业数据；

5、s2.对每项特征指标进行特征归一化处理，将处理后的数据样本集分为训练集和测试集；

6、s3.基于所述训练集，采用回归分析对各项焦炭质量指标进行回归分析，得到关于各项特征指标和焦炭质量指标的回归方程；

7、s4.采用递归特征消除法对特征变量进行筛选和排序，以确定对于焦炭质量指标影响最为显著的特征变量组合，建立焦炭质量指标预测模型；

8、s5.采用交叉验证方法对所述焦炭质量指标预测模型进行评估和优化，获得优化后的模型参数；

9、s6.基于优化后的模型参数建立的回归方程，利用所述测试集中特征指标作为输入层检验优化后的所述焦炭质量指标预测模型的准确度。

10、根据上述技术方案，优选地，所述配煤指标包括水分、灰分、挥发分、硫分、粘结性指数、细度，所述工艺参数包括平均推焦电流、平均结焦时间、机侧温度、焦侧温度。

11、根据上述技术方案，优选地，所述焦炭质量指标包括焦炭灰分、焦炭硫分、焦炭反应性csr、焦炭反应后强度cri、焦炭抗碎强度指标m40和焦炭耐磨指标m10。

12、根据上述技术方案，优选地，步骤s1中，对各所述原始工业数据进行数据预处理，得到基础数据样本。

13、根据上述技术方案，优选地，所述数据预处理包括：删除所述原始工业数据中的错误数据、缺失数据、非典型数据；对所述原始工业数据中存在的离群点或异常值进行去噪处理。

14、根据上述技术方案，优选地，步骤s4包括：对于每个所述特征变量，使用系数、权重或者重要性的指标计算对模型性能的贡献；删除对模型贡献最小的特征变量；重新训练焦炭质量指标预测模型，直到达到指定的特征数量或者特征变量不能进一步删除为止；选择性能最佳的特征子集作为最终的特征集合，用于建立最终的焦炭质量指标预测模型。

15、本发明的有益效果是：

16、本发明基于大量的工业实际生产数据，采用回归分析方法，克服了传统焦炭质量指标预测方法对机理依赖性过强、需假设线性关系以及平均精度较低的问题；通过对原始工业数据的预处理和特征归一化处理，以及采用递归特征消除法对特征变量进行筛选和排序，确定对于焦炭质量指标影响最为显著的特征变量组合，从而建立最终的预测模型；同时，采用交叉验证方法对模型参数进行优化，提高了预测精度和稳定性，符合实际生产应用的需求。

技术特征：

1.一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，其特征在于，所述配煤指标包括水分、灰分、挥发分、硫分、粘结性指数、细度，所述工艺参数包括平均推焦电流、平均结焦时间、机侧温度、焦侧温度。

3.根据权利要求1所述一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，其特征在于，所述焦炭质量指标包括焦炭灰分、焦炭硫分、焦炭反应性csr、焦炭反应后强度cri、焦炭抗碎强度指标m40和焦炭耐磨指标m10。

4.根据权利要求1至3中任意一项的所述一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，其特征在于，步骤s1中，对各所述原始工业数据进行数据预处理，得到基础数据样本。

5.根据权利要求4所述一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，其特征在于，所述数据预处理包括：删除所述原始工业数据中的错误数据、缺失数据、非典型数据；对所述原始工业数据中存在的离群点或异常值进行去噪处理。

6.根据权利要求1所述一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，其特征在于，步骤s4包括：对于每个所述特征变量，使用系数、权重或者重要性的指标计算对模型性能的贡献；删除对模型贡献最小的特征变量；重新训练焦炭质量指标预测模型，直到达到指定的特征数量或者特征变量不能进一步删除为止；选择性能最佳的特征子集作为最终的特征集合，用于建立最终的焦炭质量指标预测模型。

7.根据权利要求4或6所述一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，其特征在于，还包括：

技术总结
本发明涉及一种基于回归分析的焦炭质量指标预测方法，包括如下步骤：采集实际工业生产中每次生产的各项配煤指标、工艺参数和对应的焦炭质量指标作为原始工业数据；对每项特征指标进行特征归一化处理，将处理后的数据样本集分为训练集和测试集；采用回归分析对各项焦炭质量指标进行回归分析，得到关于各项特征指标和焦炭质量指标的回归方程；采用递归特征消除法对特征变量进行筛选和排序，以确定对于焦炭质量指标影响最为显著的特征变量组合，建立焦炭质量指标预测模型。本发明采用数据驱动的递归特征消除法和回归分析，对影响焦炭质量指标的特征变量进行筛选和预测，同时采用交叉验证方法对模型参数进行优化，提高了预测精度和稳定性。

技术研发人员：金锋,李子琪,赵珺,王伟
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15