2022年五一赛B题-矿石加工质量控制问题-代码数据在附录

自己参加五一赛的作品。附录包括代码和数据，质量很好，获奖没问题，可以用于学习参考和期末选课结业。 本文针对矿石加工问题，利用 XGBoost 模型、贝叶斯优化模型与回归插补法进 行研究，旨在提升工业矿石产品的生产合格率，为矿产行业提供参考与建议。 【矿石加工质量控制问题】在矿产行业中，矿石的加工质量至关重要，因为它直接影响到资源的利用率和能耗。矿石加工涉及多个变量，如电压、水压和温度，这些都会对最终产品的质量产生显著影响。为了提升矿石加工的合格率，本研究采用了一种综合方法，结合了XGBoost模型、贝叶斯优化模型和回归插补法。 【XGBoost模型】XGBoost是一种高效、灵活和可扩展的梯度提升框架，常用于机器学习任务，特别是在处理复杂数据集和预测问题上表现出色。在这个研究中，XGBoost被用来预测矿石加工过程中的各种指标，例如系统温度对产品质量的影响。通过对数据进行预处理，建立了灰色关联度模型来分析不同参数之间的关联性。然而，由于所有参数与指标的关联性强，研究进一步引入了贝叶斯优化的XGBoost模型，以优化模型的参数，避免过拟合，并提高预测准确性。 【贝叶斯优化模型】贝叶斯优化是一种全局优化技术，它通过构建概率模型来探索参数空间，寻找最优解。在本研究中，贝叶斯优化被用来确定XGBoost模型的最佳参数组合，从而最大化预测性能。通过这种方式，可以在确保模型简洁的同时，提升预测的精度。 【回归插补法】针对数据缺失或异常值的问题，研究采用了回归插补法。这种方法通过建立一个回归模型，利用已有的观测值来估计缺失数据，然后对缺失值进行插补，以保证数据的完整性和一致性。在对矿石加工过程中的合格率进行预测时，回归插补法确保了数据的准确性和连续性。 【研究问题】研究共解决了四个关键问题： 1. 建立数学模型预测产品质量，根据系统温度给出预测方法，并在给定的原矿参数和系统温度下预测2022-01-23的产品质量。 2. 在原矿参数和目标质量已知的情况下，估计对应的产品目标质量所需的系统温度，并为2022-01-24的原矿数据提供系统设定温度。 3. 针对原矿质量波动导致的产品质量差异，通过模型预测在给定调温指令下的最可能系统设定温度。 4. 对模型进行灵敏度检验，评估在不同合格率下的系统温度预测，发现80%合格率对应的具体温度。 本研究通过这些模型和方法，为矿产行业提供了实际操作的参考和策略，有助于提高矿石加工的合格率，降低资源浪费，促进能源节约和环保目标的实现。同时，提供的代码和数据对于学术界和业界的学习者来说，是一个宝贵的学习和参考资源，可应用于类似问题的解决和期末选课结业项目。