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基于不同算法的高炉操作炉型聚类效果对比

鲁杰 闫炳基 赵伟 李鹏 陈栋 国宏伟

鲁杰, 闫炳基, 赵伟, 李鹏, 陈栋, 国宏伟. 基于不同算法的高炉操作炉型聚类效果对比[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.05.25.005
引用本文: 鲁杰, 闫炳基, 赵伟, 李鹏, 陈栋, 国宏伟. 基于不同算法的高炉操作炉型聚类效果对比[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.05.25.005
Comparison of the effect of different clustering algorithms on the clustering of management of furnace profile[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.05.25.005
Citation: Comparison of the effect of different clustering algorithms on the clustering of management of furnace profile[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.05.25.005

基于不同算法的高炉操作炉型聚类效果对比

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.05.25.005
详细信息
  • 中图分类号: TF512

Comparison of the effect of different clustering algorithms on the clustering of management of furnace profile

  • 摘要: 高炉操作炉型与高炉操作、技术经济指标等关系密切,合理的操作炉型有利于保证高炉生产的优质、低耗、高产、长寿。通过对冷却壁温度的聚类分析,能够有效合理地表征高炉操作炉型的变化,对高炉生产有着重要的指导意义。本文分别采用K-Means、TwoStep对数据集进行聚类分析,基于两种聚类算法的原理,结合Davies-Bouldin评价指标对聚类结果进行评价,分析不同聚类算法间的差异,得出了在本文所选的样本数据及数据特征基础上,K-Means算法聚类结果更好的结论,该研究可为高炉炼铁大数据分析中的聚类算法选择提供有力参考。

     

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出版历程
  • 网络出版日期:  2021-10-08

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