基于數(shù)學(xué)建模方法的礦石加工質(zhì)量預(yù)測(cè)研究

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摘要：本文基于數(shù)學(xué)建模方法對(duì)礦石加工質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。應(yīng)用兩個(gè)Excel附件數(shù)據(jù)表，將數(shù)據(jù)分為三種情形，運(yùn)用五類模型（線性回歸、隨機(jī)森林、決策樹(shù)、XGBoost、GBDT模型）對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了不同維度的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè).為了得到模型的擬合精度，應(yīng)用了決策系數(shù)法對(duì)五類模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了定量分析，最終選擇決策樹(shù)與GBDT模型分別對(duì)礦石加工質(zhì)量指標(biāo)與礦石加工合格率進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究.本研究通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出模型的有效性和可行性，對(duì)于提升工業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。（剩余6960字）