【摘 要】
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准确预报转炉冶炼终点对于提高控制模型命中率具有重要意义.本研究针对转炉模型数据集中高维数、大数据量的特点，介绍了一种离群数据识别及检验的方法，对转炉模型的数据集进行筛选，使用总括值方法确定数据集边远值，采用聚类分析方法进行检验，确定样本中的离群数据.经筛选，神经网络预测模型预测残差绝对值的各项指标均有大幅降低，表明该方法应用于转炉模型数据筛选效果显著，可以改善现有的预测模型.
【机 构】
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东北大学 材料与冶金学院，辽宁 沈阳 110004
【出 处】
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2006年全国博士生学术论坛——冶金工程分论坛
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准确预报转炉冶炼终点对于提高控制模型命中率具有重要意义.本研究针对转炉模型数据集中高维数、大数据量的特点，介绍了一种离群数据识别及检验的方法，对转炉模型的数据集进行筛选，使用总括值方法确定数据集边远值，采用聚类分析方法进行检验，确定样本中的离群数据.经筛选，神经网络预测模型预测残差绝对值的各项指标均有大幅降低，表明该方法应用于转炉模型数据筛选效果显著，可以改善现有的预测模型.
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