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基于灰狼优化支持向量机回归与SHAP值的锡冶炼能耗预测
1
作者
马朝君
彭巨擘
+4 位作者
袁海滨
郑光发
么长慧
章夏冰
冯早
《有色金属(冶炼部分)》
CAS
北大核心
2024年第2期1-7,共7页
锡冶炼过程综合能源消耗占整个锡生产过程90%,存在很大节能潜力。针对锡冶炼过程综合能耗机理模型难以建立、导致预测准确度不高的问题,提出灰狼优化的支持向量机回归(GWO-SVR)模型用于锡冶炼过程综合能耗的预测,并以某锡冶炼厂为例,将...
锡冶炼过程综合能源消耗占整个锡生产过程90%,存在很大节能潜力。针对锡冶炼过程综合能耗机理模型难以建立、导致预测准确度不高的问题,提出灰狼优化的支持向量机回归(GWO-SVR)模型用于锡冶炼过程综合能耗的预测,并以某锡冶炼厂为例,将所提模型与SVR、RF(随机森林)、BP(反向传播神经网络)、LR(线性回归)模型进行比较。结果表明,GWO-SVR模型可获得最理想的预测结果,在预测精度上相比于其他机器学习算法有着巨大优势。此外,使用SHAP值从全局解释和单样本解释两个方面解释所建立的GWO-SVR模型,可视化特征对输出的贡献,增加了GWO-SVR的可解释性,并以此制定可靠的节能策略。
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关键词
锡冶炼预测模型
模型
可解释性
支持向量机回归
灰狼优化算法
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职称材料
题名
基于灰狼优化支持向量机回归与SHAP值的锡冶炼能耗预测
1
作者
马朝君
彭巨擘
袁海滨
郑光发
么长慧
章夏冰
冯早
机构
云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《有色金属(冶炼部分)》
CAS
北大核心
2024年第2期1-7,共7页
基金
云南省科技厅基础研究合作项目(202101BC070001-023)。
文摘
锡冶炼过程综合能源消耗占整个锡生产过程90%,存在很大节能潜力。针对锡冶炼过程综合能耗机理模型难以建立、导致预测准确度不高的问题,提出灰狼优化的支持向量机回归(GWO-SVR)模型用于锡冶炼过程综合能耗的预测,并以某锡冶炼厂为例,将所提模型与SVR、RF(随机森林)、BP(反向传播神经网络)、LR(线性回归)模型进行比较。结果表明,GWO-SVR模型可获得最理想的预测结果,在预测精度上相比于其他机器学习算法有着巨大优势。此外,使用SHAP值从全局解释和单样本解释两个方面解释所建立的GWO-SVR模型,可视化特征对输出的贡献,增加了GWO-SVR的可解释性,并以此制定可靠的节能策略。
关键词
锡冶炼预测模型
模型
可解释性
支持向量机回归
灰狼优化算法
Keywords
tin smelting prediction models
model interpretability
support vector machine regression
grey wolf optimization algorithm
分类号
TF814 [冶金工程—有色金属冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于灰狼优化支持向量机回归与SHAP值的锡冶炼能耗预测
马朝君
彭巨擘
袁海滨
郑光发
么长慧
章夏冰
冯早
《有色金属(冶炼部分)》
CAS
北大核心
2024
0
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