申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912581A

主分类号：G16C20/10

分类号：G16C20/10;G16C20/70;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提供了一种考虑不平衡输出数据的烧结过程COCO2智能预测方法及系统，涉及钢铁烧结过程节能降耗领域，包括，采用最小绝对收缩与选择算子方法来确定影响COCO2智能预测模型的输入变量：料层厚度、点火温度、混合水分、风箱负压、垂直燃烧速度、上升点温度、上升点位置、烧结终点温度和烧结终点位置；利用数据增强方法对输入变量进行扩展，得到训练数据集；基于混合核相关向量机建立COCO2智能预测模型，利用训练数据对COCO2智能预测模型进行训练；利用训练好后的COCO2智能预测模型对实际生产数据进行实时预测，得到COCO2预测值，反映烧结生产过程含碳能源的燃烧程度。本发明的效果是：为实现烧结过程节能降耗与绿色制造提供一种行之有效的方法。

主权项：1.一种考虑不平衡输出数据的烧结过程COCO2智能预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采用最小绝对收缩与选择算子方法来确定影响COCO2数据的关键过程参数，以该关键过程参数作为COCO2智能预测模型的输入变量，所述输入变量为：料层厚度、点火温度、混合水分、风箱负压、垂直燃烧速度、上升点温度、上升点位置、烧结终点温度和烧结终点位置；S2：利用数据增强方法对输入变量进行扩展，得到训练数据集；S3：基于混合核相关向量机建立COCO2智能预测模型，利用训练数据对COCO2智能预测模型进行训练；S4：利用训练好后的COCO2智能预测模型对实际生产数据进行实时预测，得到COCO2的预测值，用来反映烧结生产过程含碳能源的燃烧程度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国地质大学(武汉) 考虑不平衡输出数据的烧结过程CO/CO₂智能预测方法及系统

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