【摘 要】
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浓缩倍数与腐蚀速率预测对于钢铁厂清循环系统具有重要意义。基于开源Python环境及Tensorflow框架建立了长短期记忆网络(LSTM)模型对浓缩倍数与腐蚀速率进行预测。经过参数优化与模型训练,LSTM神经网络模型对于清循环系统浓缩倍数与腐蚀速率都有较高的预测准确度,其中浓缩倍数预测的准确程度稍高于腐蚀速率。选取BP、RNN神经网络进行对比,LSTM模型应用于预测浓缩倍数与腐蚀速率之类具有一定的时序变化数据是三者中最优的模型。
【机 构】
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上海应用技术大学理学院,宝山钢铁股份有限公司能源环保部
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浓缩倍数与腐蚀速率预测对于钢铁厂清循环系统具有重要意义。基于开源Python环境及Tensorflow框架建立了长短期记忆网络(LSTM)模型对浓缩倍数与腐蚀速率进行预测。经过参数优化与模型训练,LSTM神经网络模型对于清循环系统浓缩倍数与腐蚀速率都有较高的预测准确度,其中浓缩倍数预测的准确程度稍高于腐蚀速率。选取BP、RNN神经网络进行对比,LSTM模型应用于预测浓缩倍数与腐蚀速率之类具有一定的时序变化数据是三者中最优的模型。
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