来源：期刊VIP网 时间：
作者：孟丽丽;温金龙;刘然;郑直;赵会珍;支明亮;李宪林;
单位：华北理工大学机械工程学院;华北理工大学冶金与能源学院;燕赵钢铁实验室;
摘要：高炉透气性指数是高炉监控指标的重要参数之一，针对现有模型中存在的参数调优繁琐等问题，文章建立了BO-Lstm-Catboost高炉透气性指数预测模型。首先，对采集的钢厂生产数据进行了一系列数据清洗处理；然后对影响高炉生产的参数进行相关性分析和重要性排序分析；最后通过比较选用了基于贝叶斯(Bayesian)原理的Optuna优化算法对Lstm-Catboost模型中参数进行了优化，增强了模型能力，避免了过拟合现象。结果表明，BO-Lstm-Catboost模型对透气性指数的预测准确率达到了94%,性能得到了大幅提升。最终搭建了基于Web技术的高炉透气性指数预测平台，可直观展示预测信息，为透气性指数的控制提供了直接参考依据。
关键词：高炉冶炼;;透气性指数;;贝叶斯;;Optuna;;Catboost;;Lstm
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52004096);; 河北省自然科学基金资助项目(E2024209101)
