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基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型
文献摘要：
转炉钢水温度是转炉终点控制的工艺参数之一,精确的钢水温度预测对转炉终点控制具有重要的指导意义.然而,以往的大多数转炉终点预测模型属于静态模型,只能够实现对转炉吹炼终点钢水温度的预测,无法实现动态预测,导致模型的作用有限.针对该问题,提出了一种基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型.模型先通过新案例主吹阶段的工艺参数,基于案例推理算法找到历史案例库中相似案例.再利用相似案例的二吹阶段工艺参数并基于长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)算法训练工艺参数与钢水温度的变化关系.然后利用训练好的LSTM模型,计算新案例二吹阶段的钢水温度变化.最后,利用某钢厂实际生产数据,研究了不同重用案例个数及神经元个数对模型预测精度的影响,实验结果表明:模型在重用案例个数为4,神经元个数为10时模型的预测精度最高,此时模型对钢水温度的预测误差在[?5℃,5℃]、[?10℃,10℃]和[?15℃,15℃]的命中率分别达到40.33％、68.92％和88.33％,模型的性能高于传统二次方模型和三次方模型.
文献关键词：
转炉;钢水温度;案例推理;长短期记忆网络;动态预测
中图分类号：
作者姓名：
谷茂强;徐安军;刘旋;王慧贤
作者机构：
北京科技大学冶金与生态工程学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]谷茂强;徐安军;刘旋;王慧贤-.基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型)[J].工程科学学报,2022(09):1595-1606
A类：
B类：
钢水温度,动态预测模型,转炉终点控制,温度预测,转炉终点预测,于静,静态模型,转炉吹炼,案例推理,理算,案例库,相似案例,长短期记忆网络,Long,short,term,memory,算法训练,变化关系,练好,钢厂,生产数据,重用,预测误差,命中率,二次方,三次方
AB值：
0.235698
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