【摘 要】
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基于45 t转炉炼钢实际生产数据，通过数据预处理和互信息（MI）法进行特征选择，采用贝叶斯算法（BOA）优化BP神经网络模型、支持向量回归机（SVR）模型和LGBM模型的参数，预测转炉吹炼的耗氧量。用1 176炉的实际生产数据对模型进行训练，504炉的数据用于验证模型的预测效果。结果表明，在预测的氧气体积偏差分别为±50、±40、±30 m~3的范围下，LGBM模型的预测命中率分别为94.04%、
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目（N2125018）； 国家自然科学基金项目（51574069）； 科技部国家重点研发计划资助项目（2017YFB0304100）；
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基于45 t转炉炼钢实际生产数据，通过数据预处理和互信息（MI）法进行特征选择，采用贝叶斯算法（BOA）优化BP神经网络模型、支持向量回归机（SVR）模型和LGBM模型的参数，预测转炉吹炼的耗氧量。用1 176炉的实际生产数据对模型进行训练，504炉的数据用于验证模型的预测效果。结果表明，在预测的氧气体积偏差分别为±50、±40、±30 m~3的范围下，LGBM模型的预测命中率分别为94.04%、85.91%、76.58%。与SVR模型和BP神经网络模型相比较，LGBM模型有着更高的预测精度和稳定性以及更强的泛化能力。
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