Prediction of viscosity of blast furnace slag based on NRBO-DNN model
Notice bibliographique
Résumé
The viscosity of blast furnace slag significantly impacts operations, slag discharge, and heat recovery. However, accurately measuring or calculating viscosity is challenging due to the complex composition, interactions among variables, and experimental difficulties at high temperatures. To address this issue, a prediction model was developed based on slag composition. Data preprocessing included isolation forest outlier detection, missing data imputation, normalization, and Generative Adversarial Network (GAN)-based data augmentation, ensuring high-quality data. Among traditional neural network models, the Deep Neural Network (DNN) demonstrated the best accuracy. Optimizing the DNN with an intelligent swarm algorithm resulted in the NRBO-DNN model, which achieved MAE, MSE, RMSE, and R² values of 0.04050, 0.00305, 0.05527, and 0.97599, respectively. Compared to the unoptimized DNN, MAE, MSE, and RMSE decreased by 53.86 %, 50.30 %, and 29.50 %, while R² improved by 8.11 %. Tests on 100 datasets confirmed the NRBO-DNN’s superior accuracy, with an average error of 4.30 %. This study provides theoretical support and practical guidance for optimizing blast furnace operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».