李婷婷

摘要：本文主要介紹了關(guān)于鋼水配料方案模型的建立，對(duì)于不同類(lèi)型不同情況，采用決策樹(shù)模型進(jìn)行分類(lèi)，針對(duì)每一類(lèi)別，提供不同參數(shù)的線性回歸方程。在優(yōu)化過(guò)程中，結(jié)合Boost算法的原理，將錯(cuò)誤數(shù)據(jù)權(quán)值調(diào)大，進(jìn)行迭代，從而得到擬合優(yōu)度較高的模型。

關(guān)鍵詞：Boost算法;皮爾遜相關(guān)系數(shù);決策樹(shù)

一、簡(jiǎn)介

在煉鋼過(guò)程中，金屬的氧化反應(yīng)是非常關(guān)鍵一步。這個(gè)過(guò)程將各個(gè)金屬融合在一起，從而煉出合金。對(duì)于鋼廠而言，如何提高各個(gè)金屬的利用率是非常重要的，可以減少成本、提高產(chǎn)量。

二、研究背景

對(duì)于不同金屬的配料，不僅與合金中相應(yīng)金屬的需求息息相關(guān)，還需要考慮各個(gè)金屬之間互相的影響。因?yàn)樘砑优淞现械哪骋环N金屬不可能被全部吸收，所以對(duì)于金屬的加入量，應(yīng)綜合考慮其吸收程度等因素。

根據(jù)不同金屬，先求解其吸收程度，然后對(duì)多種因素進(jìn)行線性回歸。對(duì)于出現(xiàn)的誤差數(shù)據(jù)，可以將其權(quán)值調(diào)大，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)，經(jīng)過(guò)多次迭代，最終得到擬合程度較好的模型。

三、模型建立與分析

根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算出C、Mn被合金吸收的質(zhì)量以及C、Mn加入的質(zhì)量，進(jìn)而求得C、Mn的歷史收得率。

（一）決策樹(shù)分析

基于求得的歷史收得率，發(fā)現(xiàn)C、Mn的歷史收得率在某個(gè)鋼種，某個(gè)鋼號(hào)，以及是否加脫氧劑的情況下，C、Mn的歷史收得率有很大差異，因此針對(duì)這三個(gè)分類(lèi)方式，采用決策樹(shù)的方法，最終得出一種最優(yōu)的分類(lèi)順序，即先對(duì)鋼種進(jìn)行分類(lèi)，再對(duì)鋼號(hào)進(jìn)行分類(lèi)，最后再對(duì)是否加脫氧劑進(jìn)行分類(lèi)。沿著決策樹(shù)的某一分支，對(duì)影響C、Mn的收得率因素進(jìn)行分析。影響收得率的因素可能有許多，將這些因素分別與C、Mn的歷史收得率計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)，挑取相關(guān)系數(shù)較大的因素，最終得到影響收得率的主要因素，決策樹(shù)框架如圖1

（二）主成分線性回歸

建立主成分線性回歸模型，使用AdaBoost對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行處理，使用主成分線性回歸方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)比發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)的結(jié)果較未使用AdaBoost改進(jìn)的準(zhǔn)確很多。首先對(duì)影響收得率的因素進(jìn)行因子分析，找出原始因素之間的關(guān)聯(lián)，提取相對(duì)數(shù)量的因子，從而減少變量。多元線性回歸進(jìn)行預(yù)測(cè)，為減小預(yù)測(cè)的誤差，使用AdaBoost對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行處理，將歷史數(shù)據(jù)可靠性不強(qiáng)的樣本數(shù)據(jù)賦予較小的權(quán)重，從而提高數(shù)據(jù)表的準(zhǔn)確性，進(jìn)而加強(qiáng)了主成分線性回歸的預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

將C元素鋼號(hào)HRB400D作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分布如圖2所示。對(duì)于Boost過(guò)程，進(jìn)行訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的初始化，接著開(kāi)始迭代，在得到新的權(quán)值分布的情況下，選取誤差率最小的分類(lèi)器進(jìn)行二次迭代。不斷反復(fù)此步驟，一共迭代6次，整合得強(qiáng)分類(lèi)器，使正確率提升。

（三）規(guī)劃方案

脫氧合金化不僅要保證C、Mn、Si、P、S含量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，而且要使合金成本達(dá)到最小。因此本文提出以C成本最小化為目標(biāo)，C、Mn、Si、P、S含量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)為約束，以合金加入量為決策變量?jī)?yōu)化，線性規(guī)劃，得到最優(yōu)化的合金配料比，結(jié)果如表1。

四、結(jié)語(yǔ)

模型穩(wěn)定性強(qiáng)，誤差較小;充分考慮數(shù)據(jù)的有效性與準(zhǔn)確性。模型針對(duì)不同類(lèi)別鋼種不同環(huán)境，可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出收得率;改變脫氧劑的加入情況，決策樹(shù)會(huì)分支成不同路徑，能較好的適應(yīng)不同環(huán)境;主成分分析是選取代表性指標(biāo)，對(duì)于原始影響因素進(jìn)行降維，靈敏性較好;對(duì)于不同類(lèi)別鋼種，對(duì)應(yīng)不同的表達(dá)式，可移植性較好，可以適應(yīng)各種情況。

參考文獻(xiàn)

[1]王熙辰.淺談轉(zhuǎn)爐煉鋼技術(shù)的應(yīng)用和革新途徑[J].科技風(fēng)，2019（15）：148.

[2]連克強(qiáng).基于Boosting的集成樹(shù)算法研究與分析[D].中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京），2018.