公开(公告)号：CN109280726A

公开(公告)日：2019-01-29

申请号：CN201811086634.8

申请日：2018-09-18

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 王兵 ,  王惯玉 ,  卢琨 ,  周郁明 ,  代兵 ,  陈鹏 ,  宁芳青

IPC: C21B5/00 ,  G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于多元线性回归算法预测炼铁高炉炉芯死料柱温度的方法，属于冶金信息处理技术领域。本发明首先进行炉芯死料柱温度目标值DMTgoal的计算，接着对该数据进行处理，对经过处理得到的数据样本做Pearson相关性分析，根据相关性分析的结果初步选取条件变量。再对各条件变量进行Pearson相关性分析，依据相关性分析的结果尽可能选择互相独立的条件变量建立模型。接着通过最小二乘法以及基于AIC的变量筛选准则筛选条件变量，再检验初步多元线性回归方程的拟优合度与回归系数，得到多元线性回归模型。本发明第一次提出使用多元线性回归算法来预测炉芯死料柱温度，可以实现高精度预测未来五天内的炉芯死料柱温度，而且可以实现炉芯死料柱温度的预警功能。

公开(公告)号：CN109280726B

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN201811086634.8

申请日：2018-09-18

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 王兵 ,  王惯玉 ,  卢琨 ,  周郁明 ,  代兵 ,  陈鹏 ,  宁芳青

IPC: G06F30/20 ,  C21B5/00 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多元线性回归算法预测炼铁高炉炉芯死料柱温度的方法，属于冶金信息处理技术领域。本发明首先进行炉芯死料柱温度目标值DMTgoal的计算，接着对该数据进行处理，对经过处理得到的数据样本做Pearson相关性分析，根据相关性分析的结果初步选取条件变量。再对各条件变量进行Pearson相关性分析，依据相关性分析的结果尽可能选择互相独立的条件变量建立模型。接着通过最小二乘法以及基于AIC的变量筛选准则筛选条件变量，再检验初步多元线性回归方程的拟优合度与回归系数，得到多元线性回归模型。本发明第一次提出使用多元线性回归算法来预测炉芯死料柱温度，可以实现高精度预测未来五天内的炉芯死料柱温度，而且可以实现炉芯死料柱温度的预警功能。