基于人工智能的高炉冶炼焦炭质量预测

人工智能技术在数据预测方面具有显著的优势,利用人工智能技术对焦炭质量数据进行预测,对于高炉冶炼产品品质预测具有关键影响。首先阐述了焦炭质量预测的影响因素,以及现有的人工智能技术在冶炼行业的研究。然后提出了一种基于人工智能的高炉冶炼焦炭质量预测的架构。接着论述了人工智能模型中用于生产预测的随机向量函数链接网络(RVFL),同时对该网络进行了神经元权重和网络结构的改进,以进一步提高模型预测的准确率。再者依据生产实际,选取了配合煤和生产工艺的各项指标作为特征向量,并以焦炭成品的质量作为标签,构建并训练了基于人工智能的焦炭质量预测模型。最后通过对某钢铁厂实际生产中的焦炭质量预测,对不同RVFL网络的性能进行对比和讨论,证明了改进算法后的RVFL的预测误差低于未改进的网络模型,在预测的准确率方面具有优势,能够满足冶炼生产的需要。