孙长好,王 健,杨 飞,姜海超

(内蒙古霍煤鸿骏铝电有限责任公司，内蒙古 霍林郭勒 029200)

现代大型铝电解槽一种多相-多场交互作用下的复杂电化学反应器[1],具有非线性、大时变、大时滞和多输入多输出的特点[2]，且不能建立精确的数学模型[3]。电解槽的各种工艺参数的调整往往凭借专业管理者的主观经验，依赖人工进行槽况判断、趋势分析和运行操作决策，其经验水平往往决定了策略的正确性。传统的人工控制决策方式已经难以适应现代铝电解生产要求[4]，知识自动化是铝电解槽实现寻优决策的必由之路，应用机器学习技术，建设工业大数据分析平台，充分挖掘数据潜在价值，将铝电解数据库中包含的专家知识和经验进行知识表示和自动推理，模拟管理者的决策过程，本文将ID3决策树应用于铝电解槽出铝量预测，对于辅助工艺管理人员做出科学的决策，提高生产智能管理水平具有现实意义。

1 ID3决策树分类算法的基本思想

1.1 ID3算法的基本思想及实现

Ross Quinlan在CLS学习算法的基础上，提出ID3决策树概念。作为一种机器学习方法，ID3算法着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。采用自顶向下递归的贪婪算法构造。从根结点开始，以样本集的最大信息增益属性作为启发搜索条件，将数据样本划分成不同的样本子集，每个样本集构成新生分裂节点，对该分裂结点继续向下遍历属性，不断递归调用，仅当下列条件之一成立时返回：