基于数据驱动的高炉煤气复合预测模型.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于数据驱动的高炉煤气复合预测模型.docx
基于数据驱动的高炉煤气复合预测模型随着钢铁工业的发展,高炉是现代冶金工业的心脏,而煤气复合的预测对高炉生产以及设备运行管理具有重要的意义。为了更好地指导高炉的生产管理,利用数据驱动技术建立高炉煤气复合预测模型,以达到提高高炉生产效率、提高生产质量和节约资源的目的。一、煤气复合预测的现状及意义随着钢铁工业的快速发展,高炉是现代钢铁企业中不可缺少的关键设备。煤气是高炉的重要原料之一。因此,高炉煤气的质量与产量是衡量高炉生产效率的重要指标,而高效的高炉煤气复合预测是保证这些指标能够得到可持续改进的关键之一。目前
基于数据的高炉煤气受入量的预测.docx
基于数据的高炉煤气受入量的预测基于数据的高炉煤气受入量的预测摘要:高炉煤气受入量的准确预测对于钢铁行业的生产运营至关重要。本论文基于数据的方法,结合高炉煤气受入量的历史数据和相关因素的信息,建立预测模型。通过收集和分析相关数据,提取关键特征,并应用机器学习算法进行训练和预测。实验结果表明,基于数据的方法在高炉煤气受入量预测方面具有较高的准确性和可行性,可以为钢铁企业提供决策支持。关键词:高炉煤气受入量,预测模型,数据分析,机器学习1.引言高炉煤气是钢铁生产过程中的关键能源,对于保持高炉的正常运行和钢铁产量
基于LSTM与ARIMA组合模型的高炉煤气产生量预测.docx
基于LSTM与ARIMA组合模型的高炉煤气产生量预测1.引言高炉是钢铁工业的主要设备之一,其中煤气是高炉生产过程中不可或缺的产物。煤气在高炉内的产生量对生产工艺参数、设备设计以及环境控制等方面都有直接影响,因此煤气产生量预测对高炉生产管理和优化具有重要意义。本文基于LSTM和ARIMA组合模型,对高炉煤气产生量进行预测分析。2.数据来源与处理本文使用公开数据集中的高炉煤气产生量数据,数据共包括180个月的时间序列数据。在数据预处理中,需要对数据进行平稳性检验和ACF/PACF分析。平稳性检验可以通过ADF
基于时序模型的高炉煤气发生量多步预测对比.pptx
基于时序模型的高炉煤气发生量多步预测对比目录添加目录项标题时序模型介绍时序模型的定义和原理时序模型的分类和应用场景时序模型在预测高炉煤气发生量中的重要性高炉煤气发生量多步预测方法多步预测方法的原理和流程基于时序模型的多步预测方法其他多步预测方法介绍和比较实验设计和数据准备数据来源和预处理实验环境和参数设置实验数据集的划分和评估指标实验结果对比和分析基于不同时序模型的预测结果对比不同多步预测方法的预测结果对比预测结果的准确性和稳定性分析预测结果的可解释性和应用价值分析结论和建议基于时序模型的高炉煤气发生量多
一种基于多源数据驱动的钢铁企业高炉煤气预测方法.pdf
本发明公开了一种基于多源数据驱动的钢铁企业高炉煤气预测方法,步骤一:建立包含高炉煤气发生量、高炉煤气消耗量及其影响因素的实时数据库;步骤二:对步骤一生成的CSV文件进行预处理;步骤三:对原始数据进行数据分析,计算煤气量与其所有潜在影响因素的相关系数;步骤四:制作相应的训练样本,并划分训练数据集、验证数据集和测试数据集;步骤五:使用一维卷积神经网络和循环神经网络,对高炉煤气产生量和高炉煤气消耗量及其主要影响因素进行特征提取操作;本发明通过将卷积神经网络和循环神经网络应用到高炉煤气产消量的预测上,利用煤气历史