基于支持向量和集成學(xué)習(xí)的板狀剛玉質(zhì)量預(yù)測(cè).pdf

1、剛玉是一種耐火材料，它的生產(chǎn)目標(biāo)已從提高產(chǎn)量轉(zhuǎn)移到提升質(zhì)量。已有的研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在相近的化工領(lǐng)域的應(yīng)用效果顯著，既提高了生產(chǎn)效率又節(jié)約了實(shí)驗(yàn)成本。機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠在剛玉生產(chǎn)領(lǐng)域幫助企業(yè)預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量、尋找關(guān)鍵生產(chǎn)工藝，對(duì)板狀剛玉生產(chǎn)企業(yè)具有重要應(yīng)用價(jià)值和理論指導(dǎo)意義。
　　本文提出了一種基于支持向量和集成學(xué)習(xí)的板狀剛玉質(zhì)量預(yù)測(cè)方法。首先，根據(jù)板狀剛玉的生產(chǎn)特點(diǎn)，利用拉格朗日插值等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)集成與清洗。使用Adaptive-

2、Lasso方法篩選用于支持向量回歸建模的特征。本文分別采用支持向量回歸、隨機(jī)森林回歸和XGBoost算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過(guò)多次的模型訓(xùn)練和結(jié)果的對(duì)比與分析，選取隨機(jī)森林回歸算法作為最終的板狀剛玉生產(chǎn)建模的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。最后對(duì)于三種算法得到的特征選擇結(jié)果加權(quán)平均，得到一個(gè)最終的特征重要度排名，從而達(dá)到獲取板狀剛玉關(guān)鍵生產(chǎn)工藝的目的。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的回歸方法均方差較小，基本符合實(shí)際需求。本文率先提出了對(duì)于連續(xù)型