[发明专利]一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法有效

专利信息
申请号: 202010675306.2 申请日: 2020-07-14
公开(公告)号: CN111950854B 公开(公告)日: 2022-04-19
发明(设计)人: 芦建文;王宏;卢培山;江鑫;王勇;付利俊;贾晓宗;欧宇星;资金凯 申请(专利权)人: 包头钢铁(集团)有限责任公司;大连智慧海洋软件有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
代理公司: 北京律远专利代理事务所(普通合伙) 11574 代理人: 全成哲
地址: 014010 内*** 国省代码: 内蒙古;15
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摘要: 发明公开了一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法,属于工业信息技术领域。采用工业实际生产数据,首先对数据进行清洗,采用梯度增强树对影响焦炭质量指标的因素进行相关性分析,选择出与灰分、硫分、M10、M40、CRI和CSR等最相关的变量,进而构建训练样本,建立多层神经网络预测模型来对焦炭质量指标进行预测,并采用智能优化算法对模型中的变量进行优化,给出最终的焦炭质量指标预测结果。本发明能够对焦炭质量指标进行高精度预测,满足工业生产需求,并为后续生产提供数据支撑和指导,亦可推广到其他焦化产品行业。
搜索关键词: 一种 基于 多层 神经网络 焦炭 质量指标 预测 方法
【主权项】:
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