Michael Schäfer1,2, Ulrike Faltings3, Björn Glaser4

  • 1Department of Materials Science and Engineering, KTH Royal Institute of Technology, 10044, Stockholm, Sweden. mschafer@kth.se.

Scientific reports
|January 18, 2025
PubMed
概括

这项研究使用机器学习来预测钢铁生产中的化学元素. XGBoost模型准确地预测了流浪者元素的含量,改善了废料混合物优化和融质量控制.