一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法

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摘要

本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。

基本信息

专利标题：

一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111950854A

申请号：

CN202010675306.2

公开（公告）日：

2020-11-17

申请日：

2020-07-14

授权号：

CN111950854B

授权日：

2022-04-19

发明人：

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

申请人地址：

内蒙古自治区包头市昆区河西工业区

代理机构：

北京律远专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

全成哲

优先权：

CN202010675306.2

主分类号：

G06Q10/06

IPC分类号：

G06Q10/06 G06Q50/04 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00