典型文献
基于梯度提升算法预测钢质缺陷产生的研究
文献摘要：
为支撑钢铁厂提升产品质量,开发了一套用于预测热轧钢质缺陷产生情况的梯度提升算法模型,通过前道炼钢连铸工序中的工艺参数情况,在元数据特征提出结果的基础上,利用XGBoost模型,考虑学习率,集成树的棵树,最大树深度,early_stopping策略等,得出模型参数,并有效地应用于某钢厂钢质缺陷预测中,有效提升了交付产品的质量.
文献关键词：
机器学习;XGBoost模型;多因子;钢质缺陷
中图分类号：
作者姓名：
蒋波
作者机构：
上海宝信软件股份有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]蒋波-.基于梯度提升算法预测钢质缺陷产生的研究)[J].信息系统工程,2022(02):141-144
A类：
钢质缺陷
B类：
梯度提升算法,算法预测,钢铁厂,提升产品质量,套用,热轧钢,算法模型,炼钢连铸,铸工,元数据,数据特征,XGBoost,学习率,最大树,early,stopping,出模,钢厂,缺陷预测,交付,付产,多因子
AB值：
0.43648
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