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焦炭质量指标分析与预测
被引量：
4
1
作者
芦建文
王宏
+1 位作者
卢培山
付利俊
《洁净煤技术》
CAS
2020年第S01期125-129,共5页
焦炭作为高炉炼铁的主要原料,在高炉中起供热、还原剂、骨架等作用,其质量直接影响生铁质量。提出一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法,该方法采用极限梯度增强树对影响焦炭质量的指标进行相关性分析,选取相关性较强的指标构建...
焦炭作为高炉炼铁的主要原料,在高炉中起供热、还原剂、骨架等作用,其质量直接影响生铁质量。提出一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法,该方法采用极限梯度增强树对影响焦炭质量的指标进行相关性分析,选取相关性较强的指标构建训练样本,并采用多层神经网络预测焦炭质量指标。基于实际运行数据的实验与现场应用的统计结果表明,该模型精度能够满足焦化厂生产需求。
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关键词
焦炭质量指标预测
极限特征增强树
多层神经网络
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职称材料
题名
焦炭质量指标分析与预测
被引量：
4
1
作者
芦建文
王宏
卢培山
付利俊
机构
包头钢铁(集团)有限责任公司信息服务中心
内蒙古包钢钢联股份有限公司煤焦化工分公司
内蒙古包钢钢联股份有限公司技术中心
出处
《洁净煤技术》
CAS
2020年第S01期125-129,共5页
基金
内蒙古自治区科技厅自治区应用技术研究与开发资金计划资助项目(201802010)
文摘
焦炭作为高炉炼铁的主要原料,在高炉中起供热、还原剂、骨架等作用,其质量直接影响生铁质量。提出一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法,该方法采用极限梯度增强树对影响焦炭质量的指标进行相关性分析,选取相关性较强的指标构建训练样本,并采用多层神经网络预测焦炭质量指标。基于实际运行数据的实验与现场应用的统计结果表明,该模型精度能够满足焦化厂生产需求。
关键词
焦炭质量指标预测
极限特征增强树
多层神经网络
Keywords
coke quality index prediction
EGBT
multi-layer neural network
分类号
TQ53 [化学工程—煤化学工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
焦炭质量指标分析与预测
芦建文
王宏
卢培山
付利俊
《洁净煤技术》
CAS
2020
4
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