高炉炼铁数据离群筛选办法

• 作者: 陈少飞 刘小杰 李宏扬 卜象平 吕庆 刘福龙
• 来源期刊: 钢铁研究学报
• 关键词: 数据离群 高炉炼铁 箱线图 K-means算法 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 冶炼与加工|Smelting and Working
• 页码范围: 467-475
• 页数: 9页
• 分类号: TF512
• 语种: 中文
• DOI: 10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20200222

摘要

针对高炉炼铁过程中的数据离群问题,首先根据数据的不同特点对数据类型进行划分,选定针对性数据离群筛选办法,利用河北某钢铁企业的数据样本结合数据的实际状况进行分析,采用全局结合局部多层次的改进型箱线图离群筛选办法,对时序类数据进行筛选;采用以差值、目标参数强关联性数据为条件对K-means算法进行优化,对关联性数据的离群值进行筛选;针对周期性统计类数据的分布聚集性特点结合数据实际情况,基于K-means算法采用差异化、多层次数据聚类分析,对其进行离群筛选.结果表明:采用的针对性办法对数据的离群筛选效果较为理想,充分验证了方法的可行性.