[发明专利]一种高炉煤气发生量的预测方法及装置有效
| 申请号： | 201310566822.1 | 申请日： | 2013-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN103559543A | 公开（公告）日： | 2014-02-05 |
| 发明（设计）人： | 郭维河;汪春鹏;王文为;李振刚;方光深;王芳;许文菊;张元华;康凯;黄鑫;展杰;刘文奇;张燕;董京帅;刘爱强 | 申请（专利权）人： | 莱芜钢铁集团电子有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;C21B5/00;C21B7/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 271104 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高炉煤气发生量的预测方法及装置，方法包括：获取高炉炉况信息、强化冶炼信息、高炉煤气发生量数据；构建BP神经网络；根据高炉炉况信息、强化冶炼信息选取神经网络的输入变量；将输入变量划分为第一训练集和第一测试集；将高炉煤气发生量数据作为神经网络的输出，划分为第二训练集和第二测试集；将第一训练集中的输入变量和第二训练集中的高炉煤气发生量作为神经网络的输入输出数据进行模型训练，直至神经网络收敛；将第一测试集中的输入变量输入收敛后的神经网络，输出预测的高炉煤气发生量；将预测的高炉煤气发生量与第二测试集中的高炉煤气发生量比较，检验预测效果。本发明提供的预测方法能够准确的预测高炉煤气发生量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高炉 煤气 发生 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种高炉煤气发生量的预测方法，其特征在于，包括：获取高炉炉况信息、强化冶炼信息、高炉煤气发生量数据；构建BP神经网络；根据所述高炉炉况信息、强化冶炼信息选取所述BP神经网络的输入变量；将所述输入变量划分为第一训练集和第一测试集；将所述高炉煤气发生量数据作为所述BP神经网络的输出，划分为第二训练集和第二测试集；将所述第一训练集中的输入变量以及所述第二训练集中的高炉煤气发生量作为所述BP神经网络的输入输出数据进行模型训练，直至所述BP神经网络收敛；将所述第一测试集中的输入变量输入所述收敛后的BP神经网络，输出预测的高炉煤气发生量；将所述预测的高炉煤气发生量与所述第二测试集中的高炉煤气发生量比较，检验预测效果。
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