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摘要
为降低炼焦能耗,提高焦炭产量和质量,准确建立生产目标模型,提出基于深度信念网络模型的多目标优化研究方案。根据现场专家经验及生产现状确定能耗和产量为生产目标,对采集的炼焦数据进行处理和相关性分析,分别建立能耗和产量的深度信念网络模型及质量径向基神经网络模型,并且采用差分扰动的粒子群多目标优化算法进行集气管压力设定值优化,通过仿真研究验证了该方案的可行性。实验表明,该方案能准确地挖掘数据间的复杂特性,建立精准的目标模型,并得出最佳的集气管压力设定值,使炼焦能耗降低并且产量提高,可以为实际生产提供理论指导。
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