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摘 要：以某炼铁厂3号高炉实际生产数据为基础，针对原始数据存在的重复值、缺失值和异常值等问题进行数据处理，选用AdaBoost模型和SVM模型对铁水温度进行预测。结果表明，AdaBoost模型相较于SVM模型取得更好的预测效果，R2达到0.878，±5℃预测准确率为85.21%，可满足高炉实际生产需要。基于高炉炼铁数据仓库系统，建立FineBI前端工具与铁水温度预测应用的数据连接，构建由特征参数、相关性分析、预测结果、模型评估和预测曲线等模块组成的前端界面，实现了高炉铁水温度预测应用的可视化展示。
关键词：高炉；铁水温度预测；AdaBoost模型；SVM模型；数据仓库
声 明
