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龙图腾网恭喜河海大学申请的专利一种基于WOA优化LightGBM的钢铁成锭率预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114881307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210440137.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于WOA优化LightGBM的钢铁成锭率预测方法是由冯艺;王楚晴;封雯静;刘逸辰设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WOA优化LightGBM的钢铁成锭率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WOA优化LightGBM的钢铁成锭率预测方法，包括数据收集，数据清洗，构建LightGBM回归模型，使用WOA优化LightGBM模型，模型训练，将待预测成锭率钢铁的特征数据输入训练好的WOA‑LightGBM模型中，得到该钢铁的成锭率预测值。本发明运用LightGBM模型，可以处理无时间序列关系的数据，使用WOA对LightGBM模型超参数进行优化，通过控制收缩包围机制的参数来控制模型依概率全局收敛，使得模型能更可靠地找到全局最优解、降低模型误差。

本发明授权一种基于WOA优化LightGBM的钢铁成锭率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WOA优化LightGBM的钢铁成锭率预测方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1数据收集；收集带有成锭率数值的若干个样本钢铁，以这些样本的特征数据作为样本集，提取待预测成锭率钢铁的特征数据；步骤1所述样本集、待预测成锭率钢铁的特征数据均包括：钢锭规格、废钢投入量、返回合金钢、碳素钢、结疤、短尺、白点、表面其他、Mo、Ni、Cr、Mn、C和Si共14个特征；步骤2数据清洗；对步骤1所述样本集中数据进行标准化、KS检验、异常值检测、缺失值填补和归一化处理；步骤3构建WOA-LightGBM回归模型；根据GBDT算法构建决策树，使用直方图算法、带深度限制的叶子生长策略构建出LightGBM模型；采用WOA鲸鱼算法优化LightGBM，通过限制WOA算法中的参数A和C的取值范围，使得模型在训练时能够自动获得最优超参数；将步骤2清洗得到的样本数据输入WOA-LightGBM模型中进行训练，训练过程中采用K折交叉验证法，得到训练好的WOA-LightGBM模型；步骤4将待预测成锭率钢铁的特征数据输入步骤3训练好的WOA-LightGBM模型中，得到该钢铁的成锭率预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区佛城西路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。