
东北大学学报(自然科学版) ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (1): 107-114.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20240127
收稿日期:2024-05-29
出版日期:2026-01-15
发布日期:2026-03-17
通讯作者:
吴朝霞
作者简介:栗潇通(2001—),男,河南开封人,东北大学硕士研究生.
基金资助:
Xiao-tong LI, Xiao-long SONG, Jin-xin FAN, Zhao-xia WU(
)
Received:2024-05-29
Online:2026-01-15
Published:2026-03-17
Contact:
Zhao-xia WU
摘要:
由于烧结过程具有复杂且高维的过程变量及诸多不确定性因素,单一特征选择方法难以有效地选出最佳特征集,从而影响模型的预测准确性.为此,提出一种基于混合特征选择的BiGRU-Att烧结矿转鼓指数预测模型.首先,利用最大信息系数(MIC)从原始特征集中筛选出候选特征.然后,运用基于同时扰动随机逼近的特征选择方法(SPSA-FS)对候选特征集进一步优选.最终,将最佳特征集作为基于注意力机制的双向门控循环单元模型(BiGRU-Att)的输入进行烧结矿转鼓指数预测.与多种模型和单一特征选择方法的比较分析结果表明,本文提出的混合特征选择方法能够选出最佳的特征集,所建模型具有较高的预测精度,为烧结过程提供了可靠的决策支持.
中图分类号:
栗潇通, 宋小龙, 范金鑫, 吴朝霞. 基于混合特征选择的BiGRU-Att烧结矿转鼓指数预测模型[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2026, 47(1): 107-114.
Xiao-tong LI, Xiao-long SONG, Jin-xin FAN, Zhao-xia WU. Prediction Model of BiGRU-Att Sinter Drum Index Based on Hybrid Feature Selection[J]. Journal of Northeastern University(Natural Science), 2026, 47(1): 107-114.
| 参数类型 | 参数序号 | 参数 | 参数序号 | 参数 |
|---|---|---|---|---|
| 原料参数 | 1 3 5 | 石灰粉下料量/( 燃料下料量/( 烧结返矿下料量/( | 2 4 6 | 除尘灰下料量/( 铁粉下料量/( 高炉返矿下料量/( |
| 混合料参数 | 7 9 11 | w(混合料总铁)/% w(混合料氧化钙)/% w(混合料水分)/% | 8 10 | w(混合料五氧化二钒)/% w(混合料二氧化硅)/% |
| 操作参数 | 12 14 16 | 圆辊转速/( 烧结机速度/( 煤气流量/( | 13 15 17 | 九辊转速/( 点火温度/°C 风机风量/( |
| 状态参数 | 18 20 22~35 | 南烟道温度/°C 北烟道温度/°C 14个风箱废气温度/°C | 19 21 36~49 | 南烟道负压/kPa 北烟道负压/kPa 14个风箱负压/kPa |
| 输出参数 | 50 | 烧结矿转鼓指数/% |
表1 烧结过程的主要参数
Table 1 Main parameters of sintering process
| 参数类型 | 参数序号 | 参数 | 参数序号 | 参数 |
|---|---|---|---|---|
| 原料参数 | 1 3 5 | 石灰粉下料量/( 燃料下料量/( 烧结返矿下料量/( | 2 4 6 | 除尘灰下料量/( 铁粉下料量/( 高炉返矿下料量/( |
| 混合料参数 | 7 9 11 | w(混合料总铁)/% w(混合料氧化钙)/% w(混合料水分)/% | 8 10 | w(混合料五氧化二钒)/% w(混合料二氧化硅)/% |
| 操作参数 | 12 14 16 | 圆辊转速/( 烧结机速度/( 煤气流量/( | 13 15 17 | 九辊转速/( 点火温度/°C 风机风量/( |
| 状态参数 | 18 20 22~35 | 南烟道温度/°C 北烟道温度/°C 14个风箱废气温度/°C | 19 21 36~49 | 南烟道负压/kPa 北烟道负压/kPa 14个风箱负压/kPa |
| 输出参数 | 50 | 烧结矿转鼓指数/% |
| 变量 | 下料量/( | … | 烧结矿转鼓指数/% | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 石灰粉 | 除尘灰 | 铁粉 | 烧结返矿 | |||
| 均值 | 30.184 | 9.768 | 87.730 | 96.827 | … | 77.167 |
| 最小值 | 11.913 | 0.000 | 0.000 | 50.144 | … | 74.600 |
| 25% | 27.499 | 7.632 | 62.800 | 90.742 | … | 76.900 |
| 50% | 30.038 | 9.875 | 79.648 | 97.459 | … | 77.200 |
| 75% | 32.780 | 12.677 | 124.238 | 103.985 | … | 77.400 |
| 最大值 | 48.753 | 24.248 | 305.117 | 144.376 | … | 79.400 |
表2 烧结原始数据基础信息
Table 2 Basic information of raw sintering data
| 变量 | 下料量/( | … | 烧结矿转鼓指数/% | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 石灰粉 | 除尘灰 | 铁粉 | 烧结返矿 | |||
| 均值 | 30.184 | 9.768 | 87.730 | 96.827 | … | 77.167 |
| 最小值 | 11.913 | 0.000 | 0.000 | 50.144 | … | 74.600 |
| 25% | 27.499 | 7.632 | 62.800 | 90.742 | … | 76.900 |
| 50% | 30.038 | 9.875 | 79.648 | 97.459 | … | 77.200 |
| 75% | 32.780 | 12.677 | 124.238 | 103.985 | … | 77.400 |
| 最大值 | 48.753 | 24.248 | 305.117 | 144.376 | … | 79.400 |
| 过程参数 | MIC值 | 过程参数 | MIC值 |
|---|---|---|---|
| 风机风量 | 0.218 0 | 1号风箱负压 | 0.125 7 |
| 铁粉下料量 | 0.213 2 | 3号风箱废气温度 | 0.121 7 |
| 5号风箱负压 | 0.213 0 | 燃料下料量 | 0.119 7 |
| 石灰粉下料量 | 0.201 0 | 20号风箱废气温度 | 0.118 4 |
| 7号风箱负压 | 0.190 4 | w(混合料水分) | 0.105 3 |
| 13号风箱负压 | 0.180 2 | 南烟道负压 | 0.099 5 |
| 烧结机速度 | 0.160 7 | 2号风箱废气温度 | 0.098 7 |
| 1号风箱废气温度 | 0.150 4 | 21号风箱废气温度 | 0.095 9 |
| 11号风箱负压 | 0.146 1 | 22号风箱废气温度 | 0.086 8 |
| 9号风箱负压 | 0.145 5 | 5号风箱废气温度 | 0.079 4 |
| 烧结返矿下料量 | 0.135 3 | 22号风箱负压 | 0.077 3 |
| 7号风箱废气温度 | 0.133 2 | 北烟道温度 | 0.076 2 |
| 2号风箱负压 | 0.133 1 |
表3 MIC计算结果前25的参数 (results)
Table 3 Top 25 parameters of MIC calculation
| 过程参数 | MIC值 | 过程参数 | MIC值 |
|---|---|---|---|
| 风机风量 | 0.218 0 | 1号风箱负压 | 0.125 7 |
| 铁粉下料量 | 0.213 2 | 3号风箱废气温度 | 0.121 7 |
| 5号风箱负压 | 0.213 0 | 燃料下料量 | 0.119 7 |
| 石灰粉下料量 | 0.201 0 | 20号风箱废气温度 | 0.118 4 |
| 7号风箱负压 | 0.190 4 | w(混合料水分) | 0.105 3 |
| 13号风箱负压 | 0.180 2 | 南烟道负压 | 0.099 5 |
| 烧结机速度 | 0.160 7 | 2号风箱废气温度 | 0.098 7 |
| 1号风箱废气温度 | 0.150 4 | 21号风箱废气温度 | 0.095 9 |
| 11号风箱负压 | 0.146 1 | 22号风箱废气温度 | 0.086 8 |
| 9号风箱负压 | 0.145 5 | 5号风箱废气温度 | 0.079 4 |
| 烧结返矿下料量 | 0.135 3 | 22号风箱负压 | 0.077 3 |
| 7号风箱废气温度 | 0.133 2 | 北烟道温度 | 0.076 2 |
| 2号风箱负压 | 0.133 1 |
| 参数类型 | 参数名称 |
|---|---|
| 原料参数 | 铁粉下料量 燃料下料量 |
| 混合料参数 | w(混合料水分) |
| 操作参数 | 烧结机速度 |
状态参数 | 北烟道温度 5号风箱负压 13号风箱负压 22号风箱负压 1号风箱废气温度 7号风箱废气温度 3号风箱废气温度 20号风箱废气温度 21号风箱废气温度 22号风箱废气温度 5号风箱废气温度 |
表4 最佳特征参数
Table 4 Optimal characteristic parameters
| 参数类型 | 参数名称 |
|---|---|
| 原料参数 | 铁粉下料量 燃料下料量 |
| 混合料参数 | w(混合料水分) |
| 操作参数 | 烧结机速度 |
状态参数 | 北烟道温度 5号风箱负压 13号风箱负压 22号风箱负压 1号风箱废气温度 7号风箱废气温度 3号风箱废气温度 20号风箱废气温度 21号风箱废气温度 22号风箱废气温度 5号风箱废气温度 |
| 过程参数 | Spearman值 | 过程参数 | Spearman值 |
|---|---|---|---|
| 1号风箱负压 | 0.332 5 | 9号风箱负压 | 0.234 7 |
| 11号风箱负压 | -0.326 3 | 烧结机速度 | 0.227 6 |
| 5号风箱负压 | 0.311 7 | 南烟道温度 | -0.205 0 |
| w(混合料水分) | -0.289 6 | 烧结返矿下料量 | 0.200 4 |
| 2号风箱负压 | 0.283 2 | 南烟道负压 | 0.176 0 |
| 石灰粉下料量 | 0.269 3 | 高炉返矿下料量 | -0.168 8 |
| 13号风箱负压 | 0.265 6 | 风机风量 | 0.132 0 |
| 铁粉下料量 | -0.243 7 |
表5 Spearman计算结果前15的参数 (results)
Table 5 Top 15 parameters of Spearman calculation
| 过程参数 | Spearman值 | 过程参数 | Spearman值 |
|---|---|---|---|
| 1号风箱负压 | 0.332 5 | 9号风箱负压 | 0.234 7 |
| 11号风箱负压 | -0.326 3 | 烧结机速度 | 0.227 6 |
| 5号风箱负压 | 0.311 7 | 南烟道温度 | -0.205 0 |
| w(混合料水分) | -0.289 6 | 烧结返矿下料量 | 0.200 4 |
| 2号风箱负压 | 0.283 2 | 南烟道负压 | 0.176 0 |
| 石灰粉下料量 | 0.269 3 | 高炉返矿下料量 | -0.168 8 |
| 13号风箱负压 | 0.265 6 | 风机风量 | 0.132 0 |
| 铁粉下料量 | -0.243 7 |
| 模型 | 特征选择方法 | eMA | eMS | eRMS |
|---|---|---|---|---|
| LightGBM | Spearman | 0.127 4 | 0.034 4 | 0.185 4 |
| MIC | 0.120 5 | 0.031 6 | 0.177 8 | |
| 混合特征选择 | 0.107 4 | 0.025 0 | 0.158 0 | |
| KNN | Spearman | 0.151 0 | 0.047 6 | 0.218 2 |
| MIC | 0.141 6 | 0.141 6 | 0.210 4 | |
| 混合特征选择 | 0.129 1 | 0.035 8 | 0.189 3 | |
| BPNN | Spearman | 0.199 9 | 0.075 5 | 0.274 7 |
| MIC | 0.261 6 | 0.117 1 | 0.342 2 | |
| 混合特征选择 | 0.196 4 | 0.070 7 | 0.265 9 | |
| BiGRU-Att | Spearman | 0.046 0 | 0.008 6 | 0.092 6 |
| MIC | 0.043 1 | 0.008 3 | 0.091 0 | |
| 混合特征选择 | 0.037 4 | 0.007 9 | 0.089 1 |
表6 不同组合的烧结矿转鼓指数预测性能比较 (different combinations of sinter drum index)
Table 6 Comparison of prediction performance for
| 模型 | 特征选择方法 | eMA | eMS | eRMS |
|---|---|---|---|---|
| LightGBM | Spearman | 0.127 4 | 0.034 4 | 0.185 4 |
| MIC | 0.120 5 | 0.031 6 | 0.177 8 | |
| 混合特征选择 | 0.107 4 | 0.025 0 | 0.158 0 | |
| KNN | Spearman | 0.151 0 | 0.047 6 | 0.218 2 |
| MIC | 0.141 6 | 0.141 6 | 0.210 4 | |
| 混合特征选择 | 0.129 1 | 0.035 8 | 0.189 3 | |
| BPNN | Spearman | 0.199 9 | 0.075 5 | 0.274 7 |
| MIC | 0.261 6 | 0.117 1 | 0.342 2 | |
| 混合特征选择 | 0.196 4 | 0.070 7 | 0.265 9 | |
| BiGRU-Att | Spearman | 0.046 0 | 0.008 6 | 0.092 6 |
| MIC | 0.043 1 | 0.008 3 | 0.091 0 | |
| 混合特征选择 | 0.037 4 | 0.007 9 | 0.089 1 |
| [1] | 李宇轩. 基于深度学习的烧结过程关键指标软测量方法[D]. 杭州:浙江大学,2022. |
| Li Yu-xuan. Soft sensing methods for key indexes of sintering process based on deep learning[D].Hangzhou: Zhejiang University, 2022. | |
| [2] | 刘然,张智峰,刘小杰,等. 基于工艺理论和卷积神经网络的烧结矿转鼓指数预测[J]. 钢铁研究学报,2023,35(6): 651-658. |
| Liu Ran, Zhang Zhi-feng, Liu Xiao-jie, et al. Prediction of sinter drum index based on convolutional neural network and process theory[J]. Journal of Iron and Steel Research, 2023, 35(6): 651-658. | |
| [3] | Li X, Liu X J, Li H Y, et al. Research on sinter quality prediction system based on Granger causality analysis and stacking integration algorithm[J]. Metals, 2023, 13(2): 13020419. |
| [4] | 张振,李欣,刘颂,等. 基于多类别生产状态的烧结矿转鼓指数预测模型[J]. 中国冶金, 2022, 32(1): 27-35. |
| Zhang Zhen, Li Xin, Liu Song, et al. Predictive model of sinter drum index based on multi-category production status[J]. China Metallurgy, 2022,32(1): 27-35. | |
| [5] | Ren X Y, Yang B, Luo N, et al. The prediction of sinter drums strength using hybrid machine learning algorithms[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 2022: 4790736. |
| [6] | 郝良元,刘福龙,刘小杰,等. 基于深度森林算法的烧结矿转鼓指数预测模型[J]. 冶金自动化, 2022, 46(4): 78-85. |
| Hao Liang-yuan, Liu Fu-long, Liu Xiao-jie, et al. Prediction model of sintered ore drum index based on deep forest algorithm[J]. Metallurgical Industry Automation, 2022, 46(4): 78-85. | |
| [7] | Xia G L, Wu Z X, Liu M Y, et al. Prediction interval estimation of sinter drum index based on light gradient boosting machine and kernel density estimation[J]. Ironmaking & Steelmaking, 2023, 50(8): 909-920. |
| [8] | Apolloni J, Leguizamón G, Alba E. Two hybrid wrapper-filter feature selection algorithms applied to high-dimensional microarray experiments[J]. Applied Soft Computing, 2016, 38: 922-932. |
| [9] | Hsu H H, Hsieh C W, Lu M D. Hybrid feature selection by combining filters and wrappers[J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38(7): 8144-8150. |
| [10] | Du S, Wu M, Chen L F, et al. Operating mode recognition of iron ore sintering process based on the clustering of time series data[J]. Control Engineering Practice, 2020, 96: 104297. |
| [11] | Yenice Z D, Adhikari N, Wong Y K, et al. SPSA-FSR: simultaneous perturbation stochastic approximation for feature selection and ranking[EB/OL]. (2018-04-16)[2023-12-11]. . |
| [12] | Aksakalli V, Malekipirbazari M. Feature selection via binary simultaneous perturbation stochastic approximation[J]. Pattern Recognition Letters, 2016, 75: 41-47. |
| [13] | Cho K, Van Merrie¨nboer B, Gulcehre C, et al. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation[EB/OL].(2014-06-03)[2023-12-11]. . |
| [14] | Yamak P T, Li Y J, Gadosey P K. A comparison between ARIMA, LSTM, and GRU for time series forecasting[C]//Proceedings of the 2019 2nd International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence. Sanya, 2019: 49-55. |
| [15] | Duan Y H, Li H H, He M Q, et al. A BiGRU autoencoder remaining useful life prediction scheme with attention mechanism and skip connection[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(9): 10905-10914. |
| [16] | Umadevi T, Brahmacharyulu A, Sah R, et al. Influence of sinter grate suction pressure (flame front speed) on microstructure, productivity and quality of iron ore sinter[J]. Ironmaking & Steelmaking, 2014, 41(6): 410-417. |
| [17] | Gao Q J, Wang H, Pan X Y, et al. A forecast model of the sinter tumble strength in iron ore fines sintering process[J]. Powder Technology, 2021, 390: 256-267. |
| [18] | Yi Z M, Liu Q, Qin J Z. Optimization of sintering strength based on response surface methodology[J]. Transactions of the Indian Institute of Metals, 2021, 74(12): 3085-3092. |
| [1] | 董闯, 栗伟, 巴聪, 覃文军. 基于跨模态注意力机制的视频-文本检索方法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2026, 47(1): 75-81. |
| [2] | 魏颖, 张家鹏, 崔佳琦, 黄通. 结合运动信息与双重注意力机制的两阶段SiamCAR跟踪算法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(9): 9-16. |
| [3] | 李荟, 韩晓飞, 朱万成, 毛嘉石. 基于ICEEMDAN与Attention-LSTM的矿山边坡位移预测[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(7): 163-170. |
| [4] | 李中正, 吴朝霞, 王金杨, 康增鑫. 基于特征优选的GA-BiLSTM烧结矿中FeO含量预测模型[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(6): 56-65. |
| [5] | 王金杨, 吴朝霞, 李中正, 康增鑫. 基于JITL-XGBoost的烧结终点预测模型[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(2): 28-34. |
| [6] | 刘纪红, 时瑞瑞. 基于YOLOv8改进的无人机视觉小目标检测模型[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(12): 29-37. |
| [7] | 高浩然, 刘洪磊, 车德福, 兰天行. IWOA-Elman神经网络及其在充填体强度预测中的应用[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(11): 125-133. |
| [8] | 邹慧, 佘黎煌, 陈烨涵, 乐意. 基于几何注意力机制的三维手部姿势估计算法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(10): 44-50. |
| [9] | 沙晓鹏, 谢德瀚, 郭周鹏, 孙凯. LIDD-Net:基于深度学习的轻量级工业产品缺陷检测方法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(10): 18-26. |
| [10] | 吕真真, 房立金, 赵乾坤, 万应才. 基于改进的YOLOv8的PCB瑕疵检测[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(10): 1-9. |
| [11] | 李海燕, 乔仁超, 李海江, 陈泉. 基于全局残差注意力和门控特征融合的CNN-Transformer去雾算法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2025, 46(1): 26-34. |
| [12] | 刘炎, 卜齐杰, 赵红晨, 郭鑫. 基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2024, 45(9): 1217-1226. |
| [13] | 田岸霖, 雷为民, 张鹏, 张伟. 一种基于编解码结构的多尺度边缘检测方法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2024, 45(7): 936-943. |
| [14] | 刘伟嵬, 邱佳鹤, 胡光大, 刘泽远. 基于改进YOLOv5的退役轴类零件表面损伤检测方法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2024, 45(7): 1002-1010. |
| [15] | 马原, 佘黎煌, 李佳蔚, 鲍喜荣. 基于注意力机制的自适应图卷积三维点云识别算法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2024, 45(6): 786-792. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||