【摘 要】
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为降低炼钢能耗,提高炼钢的产量、质量及炼钢过程中的耗氧量预测精度,针对某钢厂的转炉,基于海量历史数据,提出一种基于深度学习的改进深度信念网络(DBN)转炉耗氧量预测模型
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古科技大学基建处
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金项目资助(2016MS0610,2014MS0612),内蒙古科技大学产学研合作培育基金资助项目(PY-201512)
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为降低炼钢能耗,提高炼钢的产量、质量及炼钢过程中的耗氧量预测精度,针对某钢厂的转炉,基于海量历史数据,提出一种基于深度学习的改进深度信念网络(DBN)转炉耗氧量预测模型。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN中受限玻尔兹曼机(RBM)所引起的在连续输入时造成的信息丢失问题。首先经过数据预处理,再采用灰色关联度法,找出影响耗氧量的主导因素,最后将其作为GBRBM-DBN模型的输入,建立GBRBM-DBN模型,并通过仿真验证该方案的可行性。结果表明:该方案能够准确地预测炼钢过程中的耗氧
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