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摘要
为降低炼钢能耗,提高炼钢的产量、质量及炼钢过程中的耗氧量预测精度,针对某钢厂的转炉,基于海量历史数据,提出一种基于深度学习的改进深度信念网络(DBN)转炉耗氧量预测模型。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN中受限玻尔兹曼机(RBM)所引起的在连续输入时造成的信息丢失问题。首先经过数据预处理,再采用灰色关联度法,找出影响耗氧量的主导因素,最后将其作为GBRBM-DBN模型的输入,建立GBRBM-DBN模型,并通过仿真验证该方案的可行性。结果表明:该方案能够准确地预测炼钢过程中的耗氧量,预测精度高,泛化性强,可为实际生产提供理论指导。
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