烧结配矿优化模型及烧结矿质量预测研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 成本最优烧结配矿算法研究现状

1.2.2 多目标配矿优化算法研究现状

1.2.3 烧结矿质量预测方法的研究现状

1.3 论文的主要工作

2 烧结工艺基础

2.1 引言

2.2 烧结矿指标要求

2.3 烧结矿质量检测方法

2.4 本章小结

3 基于粒子间隔PSO（D-PSO）烧结配矿优化方法3.1 问题分析

3.2 目标函数及约束条件

3.3 基于粒子间隔的PSO算法烧结配矿模型建立

3.3.1 标准PSO算法

3.3.2 基于粒子间隔的PSO算法

3.4 实验结果与对比分析

3.5 本章小结

4 MOEA/D-DPSO烧结配矿优化算法

4.1 问题分析

4.1.1 多目标优化

4.1.2 烧结配矿多目标优化目标函数与约束条件

4.1.3 MOEA/D多目标进化算法

4.2 MOEA/D-DPSO的烧结配矿模型建立

4.2.1 基于种群状态的判断机制

4.2.2 基于反向学习的进化策略

4.3 实验对比与分析

4.4 本章小结

5 基于注意力机制—LSTM算法实现烧结矿质量预测

5.1 LSTM与Attention的工作原理

5.1.1 LSTM工作原理

5.1.2 注意力机制的工作原理

5.2 基于注意力机制的LSTM烧结矿质量预测模型

5.2.1 烧结矿质量预测模型的建立

5.2.2 加权均方误差损失

5.3 实验结果对比与分析

5.3.1 实验数据与评价指标

5.3.2 实验结果与分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

作者简历

致谢