基于Attention-LSTM的低硅冶炼硅含量预测研究

在钢铁冶炼过程中,钢铁冶炼中硅含量的准确预测对于保证合金质量和生产效率至关重要。针对高炉低硅冶炼过程中各生产因素相互作用复杂,数据质量较低,时间序列数据特征复杂等特点,提出了一种基于结合注意力(Attention)机制的长短时间记忆(LSTM)神经网络的低硅冶炼硅含量预测方法。该方法克服了传统LSTM模型在复杂关联性捕捉和重要信息提取方面的不足,并通过实验证明了其在低硅冶炼硅含量预测中的有效性和可行性。相比于传统的LSTM与门控循环单元(GRU)网络相比,所提方法平均绝对误差分别降低了1.6%和0.5%,平均绝对缩放误差分别降低了0.22%和0.02%,平均绝对百分比误差分别降低了8.9%和5.7%,预测精度更高,这表明了Attention-LSTM在提高硅含量预测精度方面的巨大潜力,为钢铁冶炼生产提供了重要的理论支持和实践指导。