資料介紹
鋼水質(zhì)量通常根據(jù)終點命中率來判斷,但煉鋼過程影響因素眾多,機理分析難以準(zhǔn)確預(yù)測終點溫度和含碳量,鑒于此,提出一種由數(shù)據(jù)驅(qū)動的多任務(wù)學(xué)習(xí)(MTL)煉鋼終點預(yù)測方法。首先,分析并提取煉鋼過程的輸入和輸出要素,結(jié)合煉鋼兩階段吹煉特點選擇多個子學(xué)習(xí)任務(wù);其次,根據(jù)子任務(wù)與終點參數(shù)的相關(guān)性選擇合適的子任務(wù),提升終點預(yù)測的準(zhǔn)確度并構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)模型,再對模型輸出結(jié)果進行二次優(yōu)化;最后,通過近端梯度算法對處理后的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練,獲取多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的過程參數(shù)。以某鋼廠為案例,該方法相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在終點溫度12℃誤差范圍內(nèi)和終點含碳量0.010-10誤差內(nèi)的準(zhǔn)確度提升了10%,誤差范圍6℃和0. 005%的預(yù)測準(zhǔn)確度分別提升了11%和7%。實驗結(jié)果表明,多任務(wù)學(xué)習(xí)在實際中能夠提升終點預(yù)測的準(zhǔn)確性。
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