基于数据挖掘技术的高炉数据分析

发布时间：2020-12-31 02:58

　　高炉炼铁对我国的社会建设有着极其重要的作用。高炉顺行可以提高高炉产量与钢铁质量,保持高炉顺行需要对高炉炉况有着明确的认识,为此,需要对高炉顺行状态进行建模。高炉运行状况十分复杂,很难对其建立相应的模型,一般情况下,需要采集高炉炉壁表层的温度数据,通过对温度数据的数据挖掘,反推出具体的炉况。通过对高炉数据进行数据挖掘,将得到的结论运用到生产过程中,辅助专家和技术人员进行相应的操作,可以有效的减少失误率,从而提高高炉产量并保证高炉顺行。本文的研究目标是通过对高炉顺行状态进行数据挖掘,找出高炉炉壁表层各个温度检测点之间的关联与高炉顺行的规律,以某炼铁厂高炉炉壁表层的温度数据为数据源,分别使用了数据挖掘中的Apriori算法与最小二乘拟合算法进行数据分析。首先表述了本文的研究背景意义,并介绍了与本文相关的理论,重点介绍了Apriori算法与最小二乘法;本文选取了某炼铁厂B高炉的炉壁表层温度数据作为研究对象,使用Apriori算法对高炉炉壁表层的各个温度检测点进行关联分析,发现各个温度检测点之间的关联关系;对同样的研究对象使用最小二乘法对温度数据进行拟合分析,找出高炉顺行时温度数据的规律。本文挖... 

【文章来源】：安徽工业大学安徽省

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

数据科学数据科学作为一门交叉学科，继承了这些学科的一些思想，如在海量数据上做统计性的搜索、关联、比较、分类或聚类等分析归纳，得到的结论是一种相关

图 2.2 数据挖掘过程图完整的数据挖掘过程分为数据预处理、模式评价和知识表示。每个步骤的主要作用如下[3]：(1)数据预处理：采集到的数据存在一些“脏数据”，它们或因为人工录入、采集等人为操作，或因为仪器误差，或因为执行错误等都会产生一些诸如属性值

图 2.3 数据挖掘系统组成模块储：存储数据挖掘所需要的数据，通常由一组或多组型的数据资源库组成。在数据库中可以进行数据集成或数据仓库服务器：为数据挖掘过程选择适当的数据。


本文编号：2948820