[发明专利]一种金湿法冶金全流程运行状态在线评价方法及系统

权利要求书

1.一种金湿法冶金全流程运行状态在线评价方法，包括浸出、洗涤和置换工业，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于评价变量和过程变量，获取包括所有运行状态的离线生产数据；

S2、针对所述离线生成数据利用改进的随机森林算法建立运行状态评价模型；

建立运行状态评价模型包括：

S21、从历史数据中提取两组样本数据D＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_N,y_N)}和T＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_L,y_L)}作为建模数据：其中D为训练集，T为验证集，y_i为综合经济指标等级；基于训练集D应用传统的随机森林算法建立评价模型R＝{h₁,h₂,...,h_K}，其中h_i表示决策树，K为决策树数量，x_i为过程变量；

S22、将验证集T依次输入模型R中的每棵决策树中，得到评价结果Y_i(i＝1,2,...,K)；分别基于互信息计算每棵决策树的精度I(h_i,y)，再依次计算任意每棵决策树与其余决策树的相关性，即I(h_i,h_k)(k≠i)；

若h_i与其余所有决策树相关性均小于阈值ε即I(h_i,h_k)＜ε，获取决策树h_i；否则将所有I(h_i,h_k)(k≠i)值大于阈值ε的决策树合为一组决策树组，根据精度I(h_i,y)获取该组精度最高的决策树，获取一组决策树组成新的随机森林评价模型R′＝{h′₁,h′₂,...,h′_P}；

S23、将评价精度转化为决策树的投票权值，在决策树精简后，被选择的决策树的评价精度矩阵为ACC：

其中，acc_qp表示第P棵决策树对于第q种运行状态的评价精度，其中，p＝1,2,...,P,q＝1,2,...,Q，Q为评价结果的等级数目，P为改进后决策树数量；ACC通过将验证集T代入新的随机森林，并计算每棵决策树对于每一类的输出结果的正确率获得；

根据精度矩阵，定义权重矩阵W为：

其中w_qp表示第p棵树对于第q种运行状态的权重，其计算方式如下式所示：w_qp＝acc_qp；

S24、利用所述权重矩阵W更新随机森林评价模型，获取基于互信息的加权随机森林评价模型R'_c，用于过程运行状态的在线评价；

S3、采集作为在线数据的实时生产数据，并输入到所述运行状态评价模型，获得所述在线数据处于各等级的概率，获取实时评价过程运行状态；

在线评价方法如下：

假设建模数据充分，评价结果分为Q个等级，将t时刻在线数据x_t输入评价模型R′_c，得到每棵决策树的评价结果y_i(i＝1,2,...,P)∈{1,2,...,Q}，x_t处于第q个状态等级的概率为：

其中表示当括号内的表达式成立时，其值为1，否则为0；

数据xt的最大后验概率对应的等级是：

假设运行状态等级只能在相邻等级之间转换，运行状态等级在线评价遵循第一条规则和第二规则；

S4、根据所述实时评价过程运行状态，获取各个过程变量的相对的劣化度，将劣化度较大的变量作为非优原因追溯的结果；

S5、根据所述非优原因追溯的结果，并结合生产经验选择操作调整策略以改善过程运行状态。