基于特征选择与梯度提升决策树的球团矿抗压强度预测

来源：钢铁研究学报杂志2024年第3期北京时间：

作者：陈许玲，蒋文浩，黄晓贤，范晓慧，甘敏，曹风

单位：中南大学资源加工与生物工程学院，湖南长沙410083

摘要：摘要：抗压强度是评价球团矿质量的重要指标，也是球团生产的核心控制目标，但其检测周期长、控制严重滞后。因此，实时准确预测球团矿抗压强度对提升和稳定球团质量具有重要意义。提出一种基于Filter和Wrapper混合特征参数遴选结合贝叶斯优化算法的球团矿抗压强度预测方法，采用现场生产数据对模型进行训练与测试，预测结果表明：特征选择和贝叶斯优化算法的引入可以明显提升模型的预测精度，基于特征选择和贝叶斯优化的梯度提升决策树(GBDT)模型的拟合效果最好，预测准确率达9531%，为球团矿质量的优化控制奠定了良好的基础。

关键词：关键词：球团矿抗压强度；梯度提升决策树；特征选择；模型预测