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2024年09月机电工程技术Sep.2024
第53卷第09期MECHANICALELECTRICALENGINEERINGTECHNOLOGYVol.53No.09
DOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2024.09.010
朱兆松,周云磊,张胜伟.基于人工智能的高炉冶炼焦炭质量预测[J].机电工程技术,2024,53(09):47-50.
基于人工智能的高炉冶炼焦炭质量预测*
1,222※
朱兆松,周云磊,张胜伟
(1.西安邮电大学计算机学院,西安710061;2.南京特殊教育师范学院数学与信息科学学院,南京210038)
摘要:人工智能技术在数据预测方面具有显著的优势,利用人工智能技术对焦炭质量数据进行预测,对于高炉冶炼产品品质预测
具有关键影响。首先阐述了焦炭质量预测的影响因素,以及现有的人工智能技术在冶炼行业的研究。然后提出了一种基于人工智
能的高炉冶炼焦炭质量预测的架构。接着论述了人工智能模型中用于生产预测的随机向量函数链接网络(RVFL),同时对该网络
进行了神经元权重和网络结构的改进,以进一步提高模型预测的准确率。再者依据生产实际,选取了配合煤和生产工艺的各项指
标作为特征向量,并以焦炭成品的质量作为标签,构建并训练了基于人工智能的焦炭质量预测模型。最后通过对某钢铁厂实际生
产中的焦炭质量预测,对不同RVFL网络的性能进行对比和讨论,证明了改进算法后的RVFL的预测误差低于未改进的网络模型,
在预测的准确率方面具有优势,能够满足冶炼生产的需要。
关键词:焦炭质量;人工智能;预测模型;RVFL模型
+
中图分类号:TF526.1文献标志码:A文章编号:1009-9492(2024)09-0047-04
ArtificialIntelligenceBasedCokeQualityPredictionforBlastFurnaceSmelting
1,222
ZhuZhaosong,ZhouYunlei,ZhangShengwei
(1.SchoolofComputerScience,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710061,China;
2.SchoolofMathematicsandComputerScience,NanjingNormalUniversityofSpecialEducation,Nanjing210038,China)
Abstract:Artificialintelligencetechnologyofferssignificantadvantagesindataprediction,withthepredictionofcokequalitydatausing
artificialintelligencetechnologyhavingacriticalimpactonproductqualitypredictioninblastfurnacesmelting.Factorsthatinfluencecoke
qualitypredictionandtheexistingresearchonAItechnologyinthesmeltingindustryisdescribed.Subsequently,therandomvectorfunction
linknetwork(RVFL)forproductionpredictioni
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