本发明属于冶金技术领域,具体公开了一种能够快速评价钒钛矿高炉炉况稳定性,且评价吻合度较人工模型更为可靠的评价方法。该评价方法采用相关性矩阵和二元齐次方差,或者互信息熵值计算,对因变量参考值或PCA分析构建的因变量进行分析,并选择相关性较为显著的影响自变量因子作为评价模型输入,再采用PCA算法降维和权重计算,并将降维后的主成分作为评价输入参数,接着采用自适应模糊神经网络重新构建评价模型或组合模型,模型的整个构建过程简单、快捷,最后利用构建的模型能够对钒钛矿高炉的炉况稳定性进行快速评价,且与现有的人工模型评价方法相比,具有筛选参数、计算权重和阈值随样本增加而变更等优点,其评价吻合度更为可靠。
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