基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测

基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测随着钢铁工业的发展，转炉炼钢已成为一种广泛应用的工艺。转炉炼钢的终点预测是生产过程中的一个重要问题，它的准确预测能够帮助工业生产更高效，调节生产工艺得到更好的产

基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测 随着钢铁工业的发展，转炉炼钢已成为一种广泛应用的工艺。转炉炼钢的终点预测是 生产过程中的一个重要问题，它的准确预测能够帮助工业生产更高效，调节生产工艺 得到更好的产品品质，降低生产成本。 传统的转炉炼钢终点预测方法多依赖于经验与专家判断，存在主观性、不精确的缺 点，为了解决这一问题，近年来，各种机器学习方法得到了广泛应用。其中，孪生支 Siamese Support Vector Regression Machine, Si-SVR 持向量回归机（）是一种常被使 用的方法。 1. Siamese Support Vector Regression Machine 孪生支持向量回归机（） 孪生支持向量回归机是一种监督式学习算法，它由两个支持向量回归机组成：输入模 型和输出模型。输入模型和输出模型共享相同的权重参数，它们通过输入的训练数据 Si-SVR 进行监督学习。的核心思想是通过对样本间的相似性进行度量，从而在大量样 本中找出一个样本的最佳匹配。 Si-SVR 在中，输入模型和输出模型对数据进行编码，并获得两个向量表示。对于相同 的输入数据，输入模型和输出模型会输出两个向量表示，这两个向量表示通过一种度 Si-SVR 量方式（通常是欧氏距离）进行比较，得出一个相似性得分。的目标是通过一 组训练数据，最小化相似性得分的误差，并得出预测结果。 2. Si-SVR 在转炉炼钢终点预测中的应用 在转炉炼钢中，我们通过监测炉中工艺参数（如炉温、氧气流量、煤气流量等）和产 CSiMn 品的化学成分（如、、等）等信息，建立一个数据集。将所得的数据集分为训 Si-SVRSi-SVR 练集和测试集，将训练集用于的训练，将测试集用于的测试与评价。 训练模型时，我们首先需要进行数据的预处理。预处理过程主要包括以下几个步骤： (1) 数据清洗：将无效数据或异常数据进行删除； (2) 数据平滑：将数据进行平滑处理，降低数据的噪音干扰； (3) 特征选取：选择具有代表性的特征进行数据集的构建； (4) 数据标准化：将数据进行归一化处理，使得数据的分布更加符合期望。 完成数据预处理后，我们可以将数据集分成训练集和测试集，输入训练模型进行模型 训练。在训练完成后，输入测试集进行预测，并对预测结果进行评估。