Page 27 - 国外钢铁技术信息内参（ 2022年5月）

ᇏݓࣁඋ࿐߶

表 4 钢包历史数据定性标记

比较结果 标记
＜1σ 正常 ᇏݓࣁඋ࿐߶

1σ＜数值＜2σ 低或高
ᇏݓࣁඋ࿐߶

＞2σ 非常低或非常高

为了评价模型的性能，我们将均方误差的根(RSME)和平均绝对误差(MAE)

作为误差性能的度量值。

RMSE 的计算方法如下： ᇏݓࣁඋ࿐߶

ᇏݓࣁඋ࿐߶

MAE 的计算方法如下：

这里：yi、y^i 分别是实际值和预测值；N 是“训练—验证”数据集中的项

ᇏݓࣁඋ࿐߶
ᇏݓࣁඋ࿐߶
目数。

6. 结果与讨论

本研究开发和训练的模型用于对整个数据集的部分选择数据进行预测，允许

将预测结果与数据中的已知值进行比较。随机选取炉次，并以与实际生产情况相

匹配的方式提供给软件作为输入数据。然后，对输出数据进行分析，并与数据集

中的已知结果进行比较。模型计算值与已知数据具有良好的相关性，中点温度的
ᇏݓࣁඋ࿐߶
RMSE 为 3.73°F，LMF 温度损失的 RMSE 为 3.42°F。上述两个数据的 MAE

也都低于 3°F。数据源的热电偶精度为+/- 3°F，当前的预测精度是令人满意的。

表 5 “训练—验证”数据集的误差

方法 中点温度（°F） LMF 至中包开浇期间的温降（°F）

MAE 2.89 2.61
ᇏݓࣁඋ࿐߶
RMSE 3.73 2.42

24