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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