本發明公開了一種基于深度置信網絡的燒結礦化學成分預測方法。該方法根據燒結混合料化學成分,采用基于DBN算法的預測方法來預測燒結礦化學成分;具體包括以下步驟:首先獲取燒結廠實際生產的歷史數據,剔除異常數據并歸一化處理;然后確定影響燒結礦質量的輸入輸出參數,使用灰色關聯分析法來檢驗輸入參數的合理性;再建立基于DBN的燒結礦化學成分預測模型,并使用歷史數據數據訓練、優化預測模型;最后以此預測模型來預測燒結礦化學成分,并對結果反歸一化處理,得到燒結礦化學成分預測值。與現有技術相比,本發明基于DBN的預測模型能更精確實現復雜非線性函數的逼近,提高燒結礦化學成分預測精度,在實際生產中具有應用推廣價值。
聲明:
“基于深度置信網絡的燒結礦化學成分預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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