基于加权聚类和DNN的KR法脱硫剂加入量预报模型

炼钢 ›› 2025, Vol. 41 ›› Issue (1): 12-18.

基于加权聚类和DNN的KR法脱硫剂加入量预报模型

李威1，2，熊凌1，2，罗钟邱3，吴经纬4，万诗斐4，但斌斌2

（1.武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉 430081；
2.武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心，湖北武汉 430081；
3.宝信软件（武汉）有限公司，湖北武汉 430080；
4.中冶南方工程技术有限公司智能制造事业部，湖北武汉 430223）

出版日期:2025-02-05 发布日期:2025-01-24

Prediction model for desulfurizer addition for KR process based on weighted clustering and DNN

Online:2025-02-05 Published:2025-01-24

摘要/Abstract

摘要： 为了准确预测铁水KR脱硫工序中的脱硫剂加入量，提出了一种基于密度的聚类方法（DBSCAN）和深度神经网络（DNN）相结合的建模方法。首先计算Spearman相关系数筛选出与脱硫剂加入量相关性较强的6个输入特征；基于筛选后的特征，利用DNN对数据集建立脱硫剂加入量预测模型；通过SHapley Additive exPlanations（SHAP）方法解释DNN模型，计算出各个特征对模型输出的贡献程度，根据得到的权重代入DBSCAN聚类算法中对某炼钢厂的脱硫实际生产数据进行聚类，保留清洗后的数据集；最后，通过五折交叉验证的方法对比了数据清洗前后的支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）、极限梯度提升（XGBoost）、BP神经网络、深度神经网络（DNN）的预测模型性能。试验结果表明，使用清洗后的数据集建立的脱硫剂加入量预测模型的均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、决定系数（R²）较原数据集平均提高了33.6%、15.5%、12.9%、6.9%。

关键词: KR脱硫, SHAP, DBSCAN聚类, DNN, 预测模型

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