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用动态系综回归预测钢包炉内钢水温度( Molten Steel Temperature Prediction in Ladle Furnace Using a Dynamic Ensemble for Regression )
Z Qiao B Wang
钢水温度的准确预报对钢包炉出钢温度的控制具有重要意义。预测越准确，控制器的性能就越好。为了进一步提高现有数据驱动预测模型的精度，我们提出了一种用于回归预测钢水温度的动态系综。与现有的集成模型相比，我们只为每个测试模式选择一个具有最高能力的基模型，而不是融合所有的基模型。因此，我们可以减轻弱基模型对系综的影响。具体地，动态选择的操作可以通过估计能力区域中所有基模型的能力来实现。此外，所提出的系综生成方法考虑了多样性和精确度，这是获得更好系综的关键因素。为了考察我们的预测器的有效性，我们在一个真实世界的数据集上，将它与文献中提出的几个竞争对手进行了比较。实验结果验证了该预测器的优越性。
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