%0 Journal Article
%T 基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型
%A 于涛
%A 李江鹏
%A 李明昕
%A 石琳
%J 内蒙古大学学报(自然科学版)
%P 548-552
%D 2015
%X 针对高炉铁水硅含量的预测问题,作者探索出基于分类回归树算法的建模策略,为高炉炉温控制提供了新的可选思路.针对某高炉的在线生产数据,分别建立了分类回归树预测模型和支持向量机预测模型,并从命中率、均方根误差对模型的性能进行了分析.结果表明:分类回归树模型的预测精度整体优于支持向量机模型,尤其在炉况波动较大时预测效果较好.
%K 铁水硅含量
%K 分类回归树
%K 支持向量机
%U http://ndxbzkb.imu.edu.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=20150516