南京澳博工业智能科技研究院有限公司;鑫铂斯(南京)智能科技有限公司鄂殿玉获国家专利权
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龙图腾网获悉南京澳博工业智能科技研究院有限公司;鑫铂斯(南京)智能科技有限公司申请的专利一种基于线性回归的高炉上部炉料混合比的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115203894B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210652076.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于线性回归的高炉上部炉料混合比的预测方法是由鄂殿玉;崔佳鑫;荆祎;季朗永;翁凌熠;郑奇军;焦璐璐;蒋友源;姜泽毅设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于线性回归的高炉上部炉料混合比的预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于线性回归的高炉上部炉料混合比的预测方法，将炉料混合比表示为各个炉料操作参数特征的加权和，建立假设模型，确定一个损失函数来量化混合比实际值和预测值之间的差距，拟合假设模型更新参数并计算最小损失均值，得到最优预测模型，选取最优模型的参数得到预测混合比。本发明通过炉料操作参数进行线性假设，获得炉料混合比的假设模型，利用高炉模拟实验数据中已测炉料操作参数及对应的混合比进行训练，通过梯度下降方法寻求最优的系数解，获得最优的混合比预测模型，输出混合比随炉料操作参数变化的关系，参考不同条件下的混合比，从而为不同的高炉操作提供指导。
本发明授权一种基于线性回归的高炉上部炉料混合比的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性回归的高炉上部炉料混合比的预测方法，其特征在于：包括以下步骤： （1）获取炉料操作参数，将炉料混合比表示为各个炉料操作参数特征的加权和，即假设模型，其中为炉料操作参数，为对应炉料操作参数的系数，为偏置项；所述炉料操作参数中为批重、为矿焦粒径比、为颗粒排放速率； （2）随机初始化的值，获取高炉模拟实验数据输入到假设模型中进行拟合，利用梯度下降算法更新降低误差，得出最优的模型训练，为，并计算最小损失均值； （3）将求得的最小损失均值对应的带入，得到最优的混合比预测模型；计算最小损失均值： 其中，表示第m次计算损失均值； （4）选取需要测试的炉料操作参数，求解得到预测的混合比。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京澳博工业智能科技研究院有限公司;鑫铂斯(南京)智能科技有限公司，其通讯地址为：211899 江苏省南京市浦口区新北路1号江北国际智谷A座11层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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