基于機器學習的轉(zhuǎn)爐冶煉終點殘錳含量預測

摘要： 鋼水錳含量控制主要在轉(zhuǎn)爐爐后脫氧合金化階段實現(xiàn)，轉(zhuǎn)爐終點錳含量的準確獲取對于錳合金加入量的確定具有重要影響，進而影響到鋼水錳含量的精確控制。利用某鋼廠轉(zhuǎn)爐1 500爐次歷史冶煉生產(chǎn)數(shù)據(jù)，采用支持向量回歸算法(SVR)、輕量級梯度提升機算法(LGBM)、分類梯度提升算法(CatBoost)對轉(zhuǎn)爐終點殘錳含量進行了預測，再使用貝葉斯優(yōu)化算法(BayesSearchCV,BOA)分別... （共6頁）