基于数据挖掘技术的密闭鼓风炉透气状况分析

发布时间：2020-09-10 17:29

　　 随着数据库技术的迅速发展和数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求，数据挖掘技术应运而生，并逐步在商业、工程、科研等方面发挥重要作用。 密闭鼓风炉熔炼过程是一个反应机理复杂、非线性、时变、耦合严重，并难以建模的系统。透气状况是反映密闭鼓风炉生产的重要指标，准确分析密闭鼓风炉的透气性，对于提高密闭鼓风炉的产量具有重要意义。密闭鼓风炉的现场采集检测点繁多，数据量庞大，如何有效地利用数据挖掘技术找出潜在的、有价值的信息指导生产实践具有深远的研究价值。 论文以密闭鼓风炉透气性炉况为研究对象，以统计分析、决策树理论为工具，利用数据挖掘技术对透气性状况进行研究。 首先，采用统计方法对密闭鼓风炉铅锌冶炼的生产数据进行挖掘。通过数据预处理、数据压缩和相关性分析，确定了对透气性状态影响的四个主要因素，并建立多元线性回归模型。考虑到密闭鼓风炉生产的时变性特征，为了使线性模型更好的对透气性状况进行分析，引入了自适应加权渐消算法，并通过仿真验证了透气性状况分析模型的有效性。 接着，应用基于决策树理论的挖掘算法对生产数据进行挖掘。针对影响透气性状况的主要因素，利用基于信息熵定义的信息增益选择节点，生成决策树，抽取分析规则。由于规则集十分庞大，采用PEP剪枝算法精简决策树规则。采用数据库技术，对一年的生产数据建立决策树，挖掘透气性状况分析模型，剪枝后决策树具有很好的分析效果。
【学位单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2007
【中图分类】：TH44
【部分图文】：

一 21.8842)回归模型仿真分析从数据中抽取50组进行模型分析。仿真结果如(图3一2)所示，其中横坐标为数据点(单位:个)，纵坐标为透气指数，实线为模型预测值，散点为数据实际值。由图可以看出回归模型可以有效的对数据变化进行预测。图3一模型仿真图3.5本章小结本章采用统计方法对生产数据进行挖掘，通过数据预处理、数据压缩和相关

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本文编号：2816101