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申请/专利权人：北京科技大学;新余钢铁股份有限公司

摘要：本发明涉及一种基于局部在线建模的铸坯质量预测方法，属于钢铁冶炼技术领域，能够解决传统离线全局模型预测铸坯质量时自适应能力差、预测精度不稳定的问题；该方法以支持向量回归模型为局部模型进行局部在线建模，实现连铸过程中对铸坯质量的预测；局部在线建模的样本数据集为：采用相似度函数选择出的与待测数据最相关的历史数据集；在相似度计算时，在传统欧氏距离的基础上引入工艺参数特征权重和样本时间特征权重来强化样本数据与待测数据的相关性，并根据样本相似度从历史数据集中选出最相关数据构建成样本数据集用于局部建模。

主权项：1.一种基于局部在线建模的铸坯质量预测方法，其特征在于，所述预测方法以支持向量回归模型为局部模型进行局部在线建模，实现在连铸过程中对铸坯质量的预测；局部在线建模的样本数据集为：采用相似度函数选择出的与待测数据最相关的历史数据集；在相似度计算时，在传统欧氏距离的基础上引入工艺参数特征权重和样本时间特征权重来强化样本数据与待测数据的相关性，并根据样本相似度从历史数据集中选出最相关数据构建成样本数据集用于局部建模；所述预测方法的具体步骤包括：S1、获取连铸生产过程中与铸坯质量相关的工况数据以及对应的质量数据，作为初始历史数据集；S2、对所述初始历史数据集进行预处理得到标准样本数据集；S3、根据所述标准样本数据集建立离线随机森林模型，并通过交叉验证的方式计算得到各工艺参数的特征权重；S4、对待测数据进行预处理，根据S3得到的各工艺参数的特征权重计算待测数据与所述标准样本数据集中所有样本的加权欧氏距离；S5、在所述标准样本数据集中引入时间特征权重，根据所述时间特征权重和所述加权欧氏距离计算得到待测数据与所述标准样本数据集中所有样本的相似度权值；S6、根据得到的相似度权值从所述标准样本数据集中选择出满足要求的样本数据，构建成相似样本数据集；S7、以得到的所述相似样本数据集为训练数据构建局部模型；S8、将待测数据输入构建好的局部模型中进行预测，得到预测结果。

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