发明专利已授权

基于TD-LightGBM的铁水硅含量预测方法

Name: 基于TD-LightGBM的铁水硅含量预测方法
Brand: 江南大学
SKU: 2022106293710
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210629371.0 📄 发布日：2026/04/14

著录项目信息

申请日

2022-06-01

公开号

CN115081690A

公开日

2022-09-20

申请人

江南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法工业过程控制机器学习

应用场景

高炉炼铁, 智能冶金, 铁水质量预测, 冶金过程控制

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摘要

本发明公开了基于TD‑LightGBM的铁水硅含量预测方法，属于工业过程监控技术领域。所述方法包括：首先，利用轻量化梯度促进机的决策树模型结构按照特征被用于分割训练数据的次数评判该特征重要性；然后，结合时间差分算法建立动态特征提取模型；最后，采用局部加权算法根据样本间的欧氏距离建立局部模型。基于该模型进行炼铁过程中铁水硅含量的预测，可以有效地去除高炉环境参数中的冗余项和漂移相，相比于现有的铁水中硅含量预测方案，本发明进一步提高了预测的准确性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115081690A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种甲醛吸收剂及其制备方法

当前第 / 件

一种生物质和聚烯烃塑料催化热解联产高品质生物油和介孔生物炭的方法

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