一种基于随机森林的铸坯裂纹智能预测方法的发明专利
一种基于随机森林的铸坯裂纹智能预测方法的发明专利
摘要：
本发明公开了一种基于随机森林的铸坯裂纹智能预测方法。一、收集对铸坯裂纹可能有影响的因素，对上述采集到的数据进行必要的预处理，并为数据集中的每个样本确定一个类别标签；二、使用随机森林算法对相关过程变量进行重要性排序，获得铸坯裂纹相关变量的重要性评分；三、通过引入随机森林算法构建铸坯裂纹的预测模型；四、逐步增加经随机森林筛选的重要性评分排在前面的相关变量，重新训练随机森林分类模型并测试新模型的精度，最后筛选出使得随机森林分类模型精度最高的相关变量组合。本专利所述的方法在对流号炉号都进行数据分析时，总分类精度可达到90.7％以上，在只对炉号进行分析时，总分类精度可达到59.4％以上，比XGBoost算法的精度高。
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