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基于数据挖掘的铜转炉渣产出量预报
引用本文:宋彦坡,彭小奇,唐英,唐璐,王文.基于数据挖掘的铜转炉渣产出量预报[J].化工自动化及仪表,2007,34(2):17-19.
作者姓名:宋彦坡  彭小奇  唐英  唐璐  王文
作者单位:1. 中南大学,能源科学与工程学院,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083
2. 中南大学,物理科学与技术学院,长沙,410083
3. 中南大学,能源科学与工程学院,长沙,410083
基金项目:国家自然科学基金 , 高等学校博士学科点专项科研项目
摘    要:为实现铜转炉渣产出量的及时准确预报,提出应用数据挖掘技术从现场积累的大量生产数据中发掘相关规律.首先应用线性回归技术建立了仅考虑主要影响因素(铜锍含铁量)的粗略预报模型,而后,应用神经网络技术建立了考虑到多个次要影响因素的误差补偿模型,从而改进预报效果.利用实际生产数据对模型进行了仿真测试,仿真结果表明,模型预报效果良好.

关 键 词:过程优化  数据挖掘  铜锍吹炼  渣产出量
文章编号:1000-3932(2007)02-0017-03
修稿时间:09 25 2006 12:00AM

Forecast Slag Weight of Copper Matte Converting in PS Converter Based on Data Mining
SONG Yan-po,PENG Xiao-qi,TANG Ying,TANG Lu,WANG Wen.Forecast Slag Weight of Copper Matte Converting in PS Converter Based on Data Mining[J].Control and Instruments In Chemical Industry,2007,34(2):17-19.
Authors:SONG Yan-po  PENG Xiao-qi  TANG Ying  TANG Lu  WANG Wen
Affiliation:a. School of Energy Science and Engineering; b. School of Information Science and Engineering; c. School of Physics Science and Technology, Central South University, Changsha 410083, China
Abstract:To forecast slag weight of copper PS converter,it is proposed to extract some laws from lots of production data using the data mining technology.Firstly,a coarse forecasting model based on only the primary influencing factor(that is the weight of iron in matte) is built using linear regression analysis,then,an error compensating model based on other influencing factors is built to improve the result of forecast.The simulative experiment shows that the model has a good performance,and the idea and approach to build model is feasible and practical.
Keywords:process optimization  data mining  copper matte converting  slag weight
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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