简介：摘要：基于低硅烧结优化实验，得出各配矿方案下烧结矿性能指标，这个过程看似简单，但是在实际工厂操作中，矿物种类十分丰富且复杂，通过人工计算只能靠现场工程师的经验对所有原料配比进行设置，具有较大的随机性，因此在满足质量的各项指标前提下，得到最优的配矿方案十分困难。而在当下解决这个问题的主流方法中以灰狼算法最为常见，能够很好的解决非线性规划问题。现已被广泛应用在决策优化技术、计算机视觉技术、自适应控制技术等多个领域，并且具有较高的使用率。鉴于低硅烧结配矿涉及多目标优化较为复杂，传统的线性规划算法对此具有较大的局限性。故在优化配矿方面，通过大量的数据样本训练GWO和XGBoost两种算法，对低硅烧结矿性能指标和烧结过程参数进行预测与优化。
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