基于GA-BP模型和李斯特操作线的铁直接还原度的预测研究

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1 论文标题：基于GA-BP模型和李斯特操作线的铁直接还原度的预测研究

2 作者信息：刘柯廷, 刘 然, 刘小杰*, 李 欣, 李宏扬, 张智峰：华北理工大学冶金与能源学院，河北 唐山

3 出处和链接：刘柯廷, 刘然, 刘小杰, 李欣, 李宏扬, 张智峰. 基于GA-BP模型和李斯特操作线的铁直接还原度的预测研究[J]. 冶金工程, 2023, 10(2): 27-39. https://doi.org/10.12677/MEng.2023.102004

4 摘要：为实现“碳达峰、碳中和”目标和加快打造具有重要影响力的经济社会，着力推进工业绿色低碳转型和制造业高质量发展就必须从工业技术上改革。在高炉炼铁工艺过程中，铁的直接还原度在炼铁工艺中作为判断生产的重要指标系数，为决定生产强度起到关键作用。本文通过李斯特操作线模型计算铁的直接还原度，运用GA-BP算法建立了铁的直接还原度预测模型，并与支持向量机模型、随机森林模型进行预测结果对比。预测结果表明，GA-BP模型的MSE为0.012，MAE为0.08，R2达到0.92，预测性能明显优于另外两个预测模型，模型的拟合性更强。

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关键词：李斯特 支持向量机 预测模型 理工大学 工业技术