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關鍵詞：adaboost算法 極限學習機 燒結終點 工藝參數 

摘要：燒結終點的穩定控制是提高燒結機利用效率及燒結礦產量和質量的前提,因此獲得準確的燒結終點位置是優化燒結過程的基礎。通過分析燒結過程參數對燒結終點位置的影響,提出一種適用于燒結終點預測的集成算法。在AdaBoost.RS算法的基礎上,自適應調整松弛變量的閾值,以極限學習機為弱學習器建立燒結終點位置預報集成算法模型。以寶鋼燒結面積為495m2的燒結機為例,利用實際生產數據進行模型檢驗。結果表明,當絕對誤差小于1.6m時,模型的預報結果命中率為97.4%,均方根誤差為0.58,預報值序列與實際目標值序列的相關系數為0.78。對各影響因素定量分析結果表明,影響燒結終點位置的前三因素依次為料層厚度、臺車速度與配水量。

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